Tài liệu Luận văn tốt nghiệp "Tìm hiểu các hướng tiệp cận phân loại email và xây dựng phần mềm mail client hỗ trợ tiếng Việt" docx

1
I HC QUC GIA TP. H CHÍ MINH
TRNG I HC KHOA HC T NHIÊN
KHOA CÔNG NGH THÔNG TIN
 MÔN H THNG THÔNG TIN
LÊ NGUYN BÁ DUY –TRN MINH TRÍ
TÌM HIU CÁC HNG TIP CN PHÂN LOI
EMAIL VÀ XÂY DNG PHN MM MAIL CLIENT
 TR TING VIT
KHOÁ LUN C NHÂN TIN HC
TP. HCM, NM 2005

2
I HC QUC GIA TP. H CHÍ MINH
TRNG I HC KHOA HC T NHIÊN
KHOA CÔNG NGH THÔNG TIN
 MÔN H THNG THÔNG TIN
LÊ NGUYN BÁ DUY -0112050
TRN MINH TRÍ -0112330
TÌM HIU CÁC HNG TIP CN PHÂN LOI
EMAIL VÀ XÂY DNG PHN MM MAIL CLIENT
 TR TING VIT
KHOÁ LUN C NHÂN TIN HC
GIÁO VIÊN HNG DN
THY LÊ C DUY NHÂN
NIÊN KHÓA 2001-2005

3
I CM N
Trc tiên, chúng tôi xin chân thành cm n thy Lê c Duy Nhân, ngi

ã hng dn chúng tôi thc hin  tài này. Nh có s hng dn, ch bo tn tình
ca thy, chúng tôi ã hoàn thành khoá lun này.
Chúng con xin kính gi lòng bit n, kính trng ca chúng con n ông bà,
cha m và các ngi thân trong gia ình ã ht lòng nuôi chúng con n hc, luôn
luôn  bên chúng con,ng viên giúp  chúng con vt qua khó khn
Chúng em xin cm n tt c các thy cô trng i hc Khoa Hc T Nhiên,
c bit là các thy cô trong khoa Công Ngh Thông Tin ã ht lòng ging dy,
truyn t nhiu kin thc và kinh nghim quý báu cho chúng em. Chúng em cng
xin chân thành cm n khoa Công Ngh Thông Tin, b môn H Thng Thông Tin
ã to mi u kin thun li trong quá trình thc hin khoá lun ca chúng em.
Chúng tôi xin chân thành cm n bn bè trong lp cng nh các anh chi
trc ã giúp , óng góp ý kin cho chúng tôi.
Vi thi gian nghiên cu ngn, trong vòng 6 tháng và nng lc ca nhng
ngi làm  tài, chc chn  tài còn có nhiu thiu sót. Chúng tôi rt mong nhn
c nhng góp ý, nhn xét  tài c hoàn thin hn.
Thành ph H Chí Minh
Tháng 7 nm 2005
Nhng ngi thc hin:
Lê Nguyn Bá Duy – Trn Minh Trí.

4
v Mc lc:
Chng 1 : MU 9
1.1 Gii thiu: 10
1. 2 Yêu c u bài t oán: 12
1.3 B cc khoá lun : 12
Chng 2 : TNG QUAN 14
2.1 Các cách thc con ngi x lý vi spam : 15
2.2 Các phng pháp tip cn: 16
2.2.1 Complaining to Spammers' ISPs : 16

2. 2.2 Ma il Bl ackl i sts /Whit el is ts: 16
2.2.3 Mail volume : 18
2. 2.4 Sign ature/ Checksum schemes: 19
2.2.5 Genetic Algorithms: 20
2.2.6 Ru le-Based (hay là Heuristic): 21
2.2.7 Challenge-Response: 22
2.2.8 Machine Learning ( Máy hc ): 23
2.3 Phng pháp la chn : 24
2.4 Các ch sánh giá hiu qu phân loi email : 24
2.4.1 Spam Recall và Spam Precision: 24
2.4.2 T l li Err (Error) và t l chính xác Acc(Accuracy) : 25
2.4.3 T l li gia trng WErr (Weighted Error ) và t l chính xác gia trng (Weighted
Accuracy): 25
2.4.4 T s chi phí tng hp TCR (Total Cost Ratio ): 26
Chng 3 : GII THIU CÁC KHO NG LIU DÙNG KIM TH
PHÂN LOI EMAIL 28
3.1 Kho ng liu PU (corpus PU ): 29
3.1.1 Vài nét v kho ng liu PU: 29
3.1.2 Mô t cu trúc kho ng liu PU: 30
3.2 Kho ng liu email ch: 31
Chng 4 : PHNG PHÁP PHÂN LOI NAÏVE BAYESIAN VÀ NG
DNG PHÂN LOI EMAIL 33
4.1 Mt vài khái nim xác sut có liên quan 34
4.1.1 nh ngha bin c, xác sut : 34
4.1.2 Xác sut có u kin, công thc xác sut y  – công thc xác sut Bayes35
4.2 Phng pháp phân loi Naïve Bayesian : 36
4.3 Phân loi email bng phng pháp Naïve Bayesian : 37
4.3.1 Phân loi email da trên thut toán Naïve Bayesian 38
4.3.2 Chn ngng phân loi email : 39
Chng 5 : THC HIN VÀ KIM TH PHÂN LOI EMAIL DA

TRÊN PHNG PHÁP PHÂN LOI NAÏVE BAYESIAN 41
5.1 Cài t chng trình phân loi email da trên phng pháp phân loi Naïve
Bayesian: 42
5.1.1 Khái nim “Token” : 42
5.1.2 Vector thuc tính : 42
5.1.3 Chn ngng phân loi : 43
5.1.4 Cách thc hin :. 43

5
5.2 Th nghim hiu qu phân loi 51
5.2.1 Th nghim vi kho ng liu pu: 51
5.2.2 Th nghim vi kho ng liu email ch : 60
5.3 u – nhc m ca phng pháp phân loi Naïve Bayesian: 61
5.3.1 u m : 61
5.3.2 Khuyt m : 62
Chng 6 : PHNG PHÁP ADABOOST VÀ NG DNG PHÂN LOI
EMAIL 63
6.1 Thut toán AdaBoost : 64
6.2 AdaBoost trong phân loi vn bn nhiu lp : 65
Thut toán AdaBoost MH phân loi vn bn nhiu lp : 66
6.3 ng dng AdaBoost trong phân loi email: 66
6.3.1 Thut toán AdaBoost.MH trong trung hp phân loi nh phân 67
Gii hn li hun luyn sai : 68
6.3.2 Phng pháp la chn lut yu : 70
Chng 7 : THC HIN VÀ KIM TH PHÂN LOI EMAIL DA
TRÊN PHNG PHÁP ADABOOST 73
7.1 Cài t b phân loi email da trên phng pháp AdaBoost: 74
7.1.1 Tp hun luyn mu và tp nhãn : 74
7.1.2 Xây dng tp lut yu ban u : 75
7.1.3 Th tc WeakLearner chn lut yu: 76

7.1.4 Phân loi email : 76
7.2 Th nghim hiu qu phân loi : 76
7.2.1 Th nghim vi kho ng liu pu: 76
7.2.2 Th nghim vi kho ng liu email ch: 79
7.3 u – nhc m ca phng pháp phân loi AdaBoost: 80
7.3.1 u m : 80
7.3.2 Khuyt m : 80
Chng 8 : XÂY DNG CHNG TRÌNH MAIL CLIENT TING VIT
H TR PHÂN LOI EMAIL 82
8.1 Chc nng: 83
8.2 Xây dng b lc email spam : 83
8.3 T chc d liu cho chng trình : 84
8.4 Giao d in ngi dùng : 85
8.4.1 S màn hình : 85
8.4.2 Mt s màn hình chính : 85
Chng 9 : TNG KT VÀ HNG PHÁT TRIN 94
9.1 Các vic ã thc hin c : 95
9.2 Hng ci tin, m rng : 95
9.2.1 V phân loi và lc email spam: 95
9.2.2 V chng trình Mail Client: 96
TÀI LIU THAM KHO 97
Ting Vit : 97
Ting Anh : 97
Ph lc 99

6
Ph lc 1 : Kt qu th nghim phân loi email bng phng pháp Bayesian
vi kho ng liu hc và kim th pu 99
Ph lc 2 : Kt qu th nghim phân loi email bng phng pháp
AdaBoost vi kho ng liu hc và kim th pu 103

1. Kt qu thc hin vi thut toán AdaBoost with real value predictions
103
2. Kt qu thc hin vi thut toán AdaBoost with discrete predictions 105

7
Danh mc các hình v:
Hình 3-1Email sau khi tách token và mã hoá (trong kho ng liu pu) 29
Hình 5-1Mô t cu trúc bng bm 48
Hình 5-2 Lc  so sánh các ch s spam recall (SR) và spam precision (SP) theo
s token th nghim trên kho ng liu PU1 vi công thc 5-7 (
9
λ=
) 53
Hình 5-3 Lc  ch s TCR theo s token th nghim trên kho ng liu PU1 vi
công thc 5-7 (
9
λ=
) 53
Hình 5-4 Lc  so sánh các ch s spam recall (SR) và spam precision (SP) theo
s token th nghim trên kho ng liu PU2 vi công thc 5-5 (
9
λ=
) 55
Hình 5-5 Lc  ch s TCR theo s token th nghim trên kho ng liu PU2
vi công thc 5-5 (
9
λ=
) 55
Hình 5-6 Lc  so sánh các ch s spam recall (SR) và spam precision (SP) theo
s token th nghim trên kho ng liu PU3 vi công thc 5-6 (

9
λ=
) 57
Hình 5-7 Lc  ch s TCR theo s token th nghim trên kho ng liu PU3 vi
công thc 5-6 (
9
λ=
) 57
Hình 5-8 Lc  so sánh các ch s spam recall (SR) và spam precision (SP) theo
s token th nghim trên kho ng liu PUA vi công thc 5-5 (
9
λ=
) 59
Hình 5-9 Lc  ch s TCR theo s token th nghim trên kho ng liu PUA
vi công thc 5-5 (
9
λ=
) 59

8
Danh mc các bng:
Bng 3-1Mô t cu trúc kho ng liu PU 31
Bng 5-1 Kt qu kim th phân lai email bng phng pháp phân lai Naïve
Bayesian trên kho ng liu PU1 52
Bng 5-2 Kt qu kim th phân lai email bng phng pháp phân lai Naïve
Bayesian trên kho ng liu PU2 54
Bng 5-3 Kt qu kim th phân lai email bng phng pháp phân lai Naïve
Bayesian trên kho ng liu PU3 56
Bng 5-4 Kt qu kim th phân lai email bng phng pháp phân lai Naïve
Bayesian trên kho ng liu PUA 58

Bng 5-5 Kt qu kim th phân lai email bng phng pháp phân lai Bayesian
trên kho ng liu email ch 61
Bng 7-1 Kt qu th nghim phân loi email vi ng liu s PU bng thut toán
AdaBoost with real -value predictions 77
Bng 7-2 Kt qu th nghim phân loi email vi ng liu s PU bng thut toán
AdaBoost with discrete predictions 77
Bng 7-3 kt qu th nghim phân loi email vi ng liu email ch bng thut
toán AdaBoost with real-value predictions 79
Bng 7-4 Kt qu th nghim phân loi email vi ng liu email ch bng thut
toán AdaBoost with discrete predictions 80

9
Chng 1 : MU

10
1.1 Gii thiu:
Thi i ngày nay là thi i bùng n thông tin, Internet ã tr nên quen
thuc và không th thiu i vi mi quc gia và xã hi. Liên lc qua Internet ã tr
nên ph bin, và email là mt phng tin liên lc có chi phí thp, nhanh chóng và
hiu qu nht trên Internet. Hng ngày mi ngi s dng email u nhn c mt
ng ln email, tuy nhiên không phi tt c các email mà ta nhn c u cha
thông tin mà ta quan tâm. Nhng email mà ta không mun nhn y là email Spam.
Ngc li, nhng email không phi là spam gi là non-spam – email hp lc
ngidùng chp nhn.
Spam chính là nhng email c phát tán mt cách rng rãi không theo bt
c mt yêu cu nào ca ngi nhn vi s lng ln (unsolicited bulk email
(UBE)), hay nhng email qung cáo c gi mà không có yêu cu ca ngi nhn
(unsolicited commercial email (UCE)) [1].
Nhiu ngi trong chúng ta ngh rng spam là mt vn  mi, nhng thc
ra nó ã xut hin khá lâu – ít nht là t nm 1975. Vào lúc khi thy, ngi dùng

hu ht là các chuyên gia v máy tính, h có th gi hàng tá thm chí hàng trm
email n các nhóm tin (newsgroup) và spam hu nh ch liên quan n các email
gi n các nhóm tin Usenet, gây ra tình trng không th kim soát c các email
nhn. Sau ó các bin pháp trng tr v mt xã hi và hành chính ã có tác dng,
th phm ã b trng pht , công khai hay bí mt, nhng ngi này nhanh chóng
c a vào mt danh sách, và mt k thut lc spam sm nht xut hin ó là
”bad sender” – lc email ca nhng ngi gi c xem là xu.
WWW(World-Wide Web) ã mang th gii Internet n nhiu ngi, và h
qu ca nó là nhiu ngi không phi là chuyên gia trong th gii máy tính cng
c tip xúc nhiu vi Internet, nó cho phép truy cp n nhng thông tin và dch
v mà trc ây là không c phép. Ch trong vòng 2-3 nm chúng ta ã chng
kin s bùng n s ngi s dng Internet và tt nhiên là nhng c hi qung cáo
trên y. Và spam ã phát trin mt cách nhanh chóng tây, nhng k thut ngn

11
chn spam trc ây ã không còn thích hp. Spam thng theo sau nhng qung
cáo thng mi chèo kéo khách hàng ( nhng email qung cáo thng mi c gi
mà không có yêu cu ) [2]. Spam ã và ang gây tác hi n ngi s dng Internet
và tc ng truyn Internet. Vi ngi s dng email, spam gây cho h cm
giác bc bi và phi mt thi gian và tin bc  xóa chúng,ôi khi h có th b
mt nhng email quan trng ch vì xóa nhm, tc  trên mng xng sng ca
Internet (Internet Backbone) cng b spam là cho chm li vì s lng spam c
chuyn i trên mng là cc ln [3]. Theo thng kê ca ZDNet  thi m nm
2004, mi ngày có khong 4 t email spam c phát tán qua Internet, trên 40%
ng email trên mng là spam
1
, gn ây ã t con s 50%
2
. Cho dù c nhn
din là “k thù ca cng ng“(“public enemy”) Internet, nhng spam ã và ang

mang li li nhun. Trong s 100.000 email spam phát tán, ch cn mt email có
phn hi là ã có th bù p chi phí u t [4].
 ngn chn spam, nhiu nhà khoa hc, các t chc, các cá nhân ã nghiên
cu và phát trin nhng k thut phân loi và lc email, tuy nhiên các spammer -
nhng ngi to nên spam và phát tán chúng cng tìm mi cách vt qua các b lc
này. Cuc chin gia các spammer và nhng ngi chng spam vn còn ang tip
din và dng nh không có hi kt. Thc t cho thy, nhu cu có mt phng
pháp và công c chng spam hu hiu là rt cn thit.
Xut phát t thc trng ó, nhóm chúng tôi chn hng nghiên cu ”Tìm
hiu các hng tip cn cho bài toán phân loi email và xây dng phn mm
Mail Client h tr ting Vit “ vi mc ích tìm hiu, th nghim các phng
pháp tip cn cho bài toán phân loi email , t ó thc hin phân loi email giúp
ngn chn email spam hiu qu.
1
/>2
/>
12
1.2 Yêu cu bài toán:
Yêu cu i vi mt h thng phân loi email và ngn chn email spam
ng nhiên là phân loi c email là spam hay non-spam, tó s có bin pháp
ngn chn email spam, hiu qu phân loi email phi kh quan, tuy nhiên không th
ánh i hiu qu phân loi email spam cao mà b qua li sai cho rng email non-
spam là spam, bi vì cùng vi vic tng kh nng phân loi email spam thì kh nng
xy ra li nhn nhm email non-spam thành email spam cng tng theo. Do ó yêu
cu i vi mt h thng phân loi email spam là phi nhn ra c email spam
càng nhiu càng tt và gim thiu li nhn sai email non-spam là email spam.
1.3 B cc khoá lun :
Chúng tôi chia khoá lun làm 9 chng
§ Chng 1 Gii thiu v tài, bài toán phân loi email.
§ Chng 2 Tng quan : trình bày mt s hng tip cn phân loi email

và chng email spam,ng thi có s nhn xét ánh giá các phng
pháp, tó có c s chn la hng tip cn gii quyt vn .
§ Chng 3 : Gii thiu và mô t v c s d liu dùng  hc và kim th
Hai chng tip theo, chúng tôi trình bày c s lý thuyt và thc hin
phân loi email theo phng pháp Bayesian.
§ Chng 4: Trình bày c s lý thuyt cho hng tip cn da trên phng
pháp Bayesian.
§ Chng 5: Thc hin phân loi email d trên phng pháp Bayesian và
kim th.
Hai chng tip theo, chúng tôi trình bày c s lý thuyt và thc hin
phân loi email theo phng pháp AdaBoost
§ Chng 6: Trình bày c s lý thuyt cho hng tip cn da trên thut
toán AdaBoost.
§ Chng 7: Thc hin phân loi d trên phng pháp AdaBoost và kim
th.

13
§ Chng 8: Xây dng phn mm email Client ting Vit h tr phân loi
email
§ Chng 9: Tng kt, trình bày v nhng vn ã thc hin, nhng kt
qut c, xut hng m rng, phát trin trong tng lai.

14
Chng 2 : TNG QUAN

15
2.1 Các cách thc con ngi x lý vi spam :
Trên th gii ã có nhiu t chc, công ty phát trin nhiu cách thc khác
nhau  gii quyt vn  spam. Có nhiu h thng c xây dng sn mt “danh
sách en” (Blacklist ) cha các tên min mà tó spam c to ra và phát tán, và

d nhiên là các email n t các tên min này hoàn toàn b khóa (block out). Mt s
h thng cn c vào header ca email (nhng trng nh ni gi (from ), tiêu 
(subject) ) và loi b nhng email có a ch xut phát t nhng spammer (ngi
phát tán spam). Vài h thng khác li tìm kim trong ni dung ca email, nhng du
vt cho thy có s tn ti ca spam chng hn email có quá nhiu du than, s ch
cái c vit hoa nhiu mt cách bt bình thng …
Tuy nhiên các spammer ngày càng tinh vi, vì th các k thut dùng  chng
spam cng phi c ci tin, và chính nhng ci tin này càng thôi thúc các
spammer tr nên ranh ma và tinh vi hn… Kt qu là nh hin nay, các email spam
gn nh ging vi mt email thông thng. Tuy nhiên email spam có mt u
không bao gi thay i ó là bn cht ca nó. Bn cht ó chính là mc tiêu qung
cáo sn phm hay dch v. Nó là c s cho phng pháp lc email da trên ni dung
(content based filtering).Theo ó, chúng ta c gng phát hin ra các ngôn ng qung
cáo (sales-pitch language) thay vì chú ý n các ch s thng kê ca email chng
hn nh có bao nhiêu ln xut hin ch “h0t chixxx!” …
Mt u quan trng cn phi cân nhc n khi lc spam là cái giá phi tr khi
lc sai. Nu mt b lc t chi nhn hu ht các email gi n hoc ánh du mt
email tht s quan trng nào ó là spam thì iu ó còn t hn c vic nhn tt c
email spam c gi n. Ngc li, nu có quá nhiu email spam vt c b lc
thì rõ ràng b lc hot ng không hiu qu, không áp ng c yêu cu ca ngi
s dng.

16
2.2 Các phng pháp tip cn:
2.2.1 Complaining to Spammers' ISPs :
• Ý tng :
Tìm cách làm tng chi phí gi spam ca các spammer bng
nhng li than phin, phn ánh n các ni cung cp dch v mng
(Internet Service Provider - ISP). Khi chúng ta bit chính xác nhng
email spam thc sc gi n t dch v ISP nào, ta s phn ánh

li vi dch vó và dch v này s t chi cung cp dch v cho các
spammer dùng gi spam.
• c m :
ây cng là gii pháp chng spam u tiên. Nhng li than
phin cng có tác dng ca nó. Nhng ni gi spam s b vô hiu hóa,
khi ó các spammer phi ng ký mt tài khon mi vi nhà cung cp
dch v ISP  có th tip tc phát tán các email spam ca mình. Dn
dn vic chuyn ni cung cp dch v s làm các spammer tn nhiu
chi phí và khi chúng ta phát hin càng sm thì chi phí trên ca các
spammer càng tng nhiu.
Cách này cng gp phi nhng khó khn ó là không th bit
chính xác nhng email spam này thc sn tâu do các spammer
ã khéo léo che giu i phn header ca email n i ngun gc. Do
ó cn phi hiu bit v header ca email  hiu rõ email spam này
tht s n t âu.
2.2.2 Mail Blacklists /Whitelists:
• Ý tng:
Mt danh sách en (Blacklist) các a ch email hay các máy
ch email (mail server) chuyên dùng ca các spammer sc thit

17
lp và da vào ó ta có th ngn chn nhn email spam c phát tán
t nhng ni này.
Vic thit lp danh sách các a ch email en hay máy ch gi
email này s do mt nhóm tình nguyn xác nhn. Mt s nhà cung cp
dch v mng ISP s dùng danh sách en kiu này và tng t chi
nhn email t nhng máy ch hay email trong dánh sách ó. Nh
vy, nhng email spam sc phân loi và chn ngay ti máy ch
nhn email.
• c m:

Phng pháp này bc u loi c khong 50% [5] email
spam.
Khuyt m ca phng pháp này là chúng không thng
u vi hn mt na s server mà spam ang s dng hin nay. Và
nu xác nhn sai danh sách en này thì vic dùng nó ng ngha vi
vic b qua mt lng ln email hp l.
Phng pháp này có th b qua mt nu nh các spammer gi
li email thông qua mt máy ch SMTP (Simple email Transfer
Protocol) có ngun gc hp pháp không k tên trong danh sách
“Blacklist”.
Ngoài ra, danh sách này không ch t chi nhn email t các
a ch IP (Internet Protocol) t nhng ni chuyên dùng gi spam mà
nó còn t chi luôn c nhng email mà có tên min nm trong danh
sách “Blacklist” này.
Cách này c áp dng ti mc nhà cung cp dch v mng
(ISP), và tht s hu dng vi ngi dùng nu h s dng mt ISP
áng tin cy.

18
Ngc li vi vic thit lp mt danh sách en “Blacklist” ta
còn có th thit lp mt danh sách “Whitelist”. Vi nhng a ch gi
email (hoc tên min domains) nm trong danh sách này sc các
ISP tng chp nhn email gi t nó. Mc nh tt c nhng email
khác s b t chi
Nu các spammer gi email spam vi phn “sender” ca email
có cùng tên min c chp nhn trong “Whitelist” thì email spam
vn có thn c tay ngi nhn.
2.2.3 Mail volume :
• Ý tng:
B lc s s dng thut toán  kim tra s lng email nhn

c t mt máy ch (host) c th trong các ln kt ni sau cùng
(cách này ã c b lc Spamshield
3
ca Kai s dng. Nu s
ng email nhn c ln hn mt ngng nào ó thì các email ó
sc phân loi là spam.
• c m:
B lc t ra hiu qu trong vic phân loi úng tt c các email
hp l trong iu kin vi mt ngng phân loi  cao.Nu b lc
c s dng cho cá nhân, thì nó hot ng rt hiu qu. Có th xem
ây là mt u im ca b lc bi vì vi email cá nhân thì nhng k
gi email qung cáo phi thit lp nhiu kt ni hn  gi mt s
ng email ging nhau. u này làm cho các email qung cáo ó d
dàng b phát hin da trên vic phân tích s lng email.
Mt hn ch ca b lc này là t l chp nhn phân loi sai
FAR (false acceptance rate) ca nó còn khá cao. Vi:
3


19
SN
S
n
FAR
n
→
=
SN
n
→

:  email spam mà b lc nhn là non-spam.
S
n
:  email spam thc sn b lc
2.2.4 Signature/ Checksum schemes:
• Ý tng:
ây là mt trong nhng phng pháp phân loi email da trên
ni dung. Khi mt email ti thì giá tr “Signature/ Checksum” sc
tính toán cho mi email này và so sánh nó vi giá tr tính c t
nhng email spam c trng trong t nhng email spam có sn trên
Internet. Nu giá tr “signature/ checksum” ca nhng email ti ging
vi bt k giá tr nào trong c s d liu thì email ó c ánh giá là
spam.
Mt cách n gin  tính giá tr này là gán mt giá tr cho mi
kí t, sau ó cng tt c chúng li. S là không bình thng nu 2
email khác nhau li có chung mt giá tr “signature/ checksum”.
• c m:
Cách tn công mt b lc kiu này là thêm vào ngu nhiên mt
vài ký t hay mt câu vô ngha trong mi email spam  to ra s
khác bit ca giá tr “signature”. Khi bn thy nhng th hn tp chèn
ngu nhiên trong phn tiêu  (subject) ca email, ó chính là cách 
tn công b lc da vào “signature/ checksum”.
Các spammer d dàng i phó i vi các b lc da trên
“signature/ checksum” bng phng pháp trên. Khi mà nhng ngi
vit các chng trình lc email tìm c cách chng li cách chèn

20
ngu nhiên này thì các spammer li chuyn sang cách khác. Vì th,
cách chng spam dùng các b lc “signature/checksum” cha bao gi
là mt cách tt.

B lc này c ng dng ti mc server,c các nhà cung
cp dch v mng (ISP) s dng.
Theo P.Graham [5], b lc kiu này ch lc khong 50-70%
spam
u im ca b lc này là ít khi phân loi sai email non-spam.
Brightmail
4
là phn mm chng spam da trên hng tip cn
này. Cách hot ng ca nó là to ra mt mng li các a ch email
gi. Bt kì email nào c gi n nhng a ch này thì u là spam
vì vi nhng email hp l thì him khi li c gi n nhng a ch
gi này. Vì vy, khi b lc nhn thy nhng email ging nhau gi n
mt a ch giã c to ra này thì nó s lc ra B lc phân bit
nhng email ging nhau da vào “signatures” ca chúng.
2.2.5 Genetic Algorithms:
• Ý tng:
B lc da trên thut toán di truyn (Genetic Algorithms) s
dng các b nhn dng c trng (“fearture detectors”)  ghi m
(score) cho mi email. Thc t, nhng “fearture detectors” này là mt
tp các lut c xây dng da trên các kinh nghim ã có (empirical
rules) và áp dng vào mi email  thu v mt giá tr s.
Thut toán di truyn này c biu din là nhng cây (trees)
và c kt hp vi mt tp hun luyn cùng vi mt hàm thích hp
“fitness function”.
4


21
 ch tin hóa (Evolutionary mechanism) ca thut toán
:thut tóan thc hin hai thao tác c bn là phép lai “crossover” và t

bin “mutation”. Mc ích tin trình này là tìm ra c mt giá tr
“score” nh nht da vào hàm “fitness function”. Giá tr “score” sau
ó sc s dng  phân loi email là spam hay non-spam.[6]
• c m:
ây là hng tip cn phân loi email da trên ni dung.
ng tip cn hiu qu nht cho b lc ti mc ISP c
ánh giá là da trên thut toán di truyn “Genetic Algorithms” [6]
im không thun li ca thut toán di truyn là òi hi kh
ng x lý phi ln.
ng tip cn này c ng dng trong trình lc spam
Spamassassin
5
. Nó hot ng rt hiu qu ti mc ISP và c nhiu
ngi ánh giá là mt trong nhng b lc hot ng hiu qu nht ti
mc ISP.
im yu ca trình lc “Spamassassin” là hot ng vi hiu
qu cha cao ti mc ngi dùng cá nhân.
2.2.6 Rule-Based (hay là Heuristic):
• Ý tng:
Da vào lut tìm kim các mu có du hiu là spam nh các t
và ng xác nh, hàng lot các ch hoa và du chm than, phn header
ca email sai nh dng, ngày trong email là  tng lai hoc quá
kh.ó là cách hu ht phn ln các trình lc spam hot ng t nm
2002.
• c m:
5


22
Hiu sut ca trình lc da trên lut (rule-based filters) khác

nhau rt nhiu. Cách n gin nht là loi b các email mà có cha
nhng t xu nào ó (ví d nhng t mà thng xut hin nhiu hay
ch xut hin trong spam). Nhng ây cng là im yu  các
spammer có th li dng  qua mt các b lc kiu này bng cách c
gng tránh s dng nhng t xu và thay bng nhng t “tt” -c
s dng nhiu trong email non-spam. Trong khi ó các email non-
spam thì b loi b nu vô tình cha mt vài t “xu” dng này. iu
này, dn n kh nng lc sai còn cao.
Mt u bt li khác là các lut dng này u là tnh. Khi các
spammer tìm ra c mt phng pháp mi  t qua thì nhng
ngi vit trình lc li phi vit nhng lut mi  lc các spam.
Nhng spammer chuyên nghip thì có th kim tra c nhng email
trên các h thng lc da trên lut trc khi gi chúng i.
Nu b lc c xây dng da trên lut phc tp thì vn phát
huy tác dng lc spam hiu qu. Ví d nh trình lc Spamassassin
lc lên n 90-95% spam.
Mt u thun li là b lc da trên lut tnh thì d cài t.
2.2.7 Challenge-Response:
• Ý tng:
Khi bn nhn c email t ai ó mà cha h gi cho bn trc
ó thì h thng lc challenge-response
6
gi ngc li 1 email yêu cu h
phi n 1 trang web và in y  thông tin vào form trc khi email
chuyn cho ngi dùng.
• c m:
6
/>
23
Li th ca h thng này là  lt li rt ít spam. u bt li ca

nó can thip thô bo n ngi gi. Bng cách s dng h thng này, ta
cn xác nh rõ ai là ngi gi email.
Mt m bt li khác ca h thng này là có nhiu email non-
spam b loi b và thi gian trì hoãn quá lâu. Ví d nh mt ngi mun
mi bn i d tic nhng ngi bn y s ch thy email tr li ca bn
vào ngày hôm sau và n lúc ó thì ã quá tr.
Nhiu trng hp ngi gi s không tr li cho các thông p
kiu này và email h gi s b tht lc.
S dng phng pháp dng này chng khác nào ta ang t cô lp
chính mình vi mi ngi xung quanh. H thng này s ging nh bc
ng bao quanh th gii luôn mun gi thông p cho ta.
2.2.8 Machine Learning ( Máy hc ):
• Ý tng:
Áp dng các png pháp máy hc trong các bài toán phân loi,
c bit là phân loi vn bn vào bài toán phân loi email, các thut toán
máy hc nh Naïve Bayesian [9],[17],[18] AdaBoost [13], Suppor
Vector Machine[18], , ã c s dng trong lnh vc phân loi vn bn,
nhn dng, …vi hiu qu cao. Ý tng là tìm cách xây dng mt b
phân loi nhm phân lai cho mt mu mi bng cách hun luyn nhng
mu ã có sn.
• c m
Phng pháp này có th áp dng  mc Server hay Client.
Hn ch là cn phi có mt kho ng liu (corpus) hun luyn ban
u  cho máy hc, vic hun luyn mt nhiu thi gian. Mt hn ch
na là hiu qu phân loi ph thuc vào kho ng liu dùng  hun
luyn.

24
2.3 Phng pháp la chn :
Trong nhng hng tip cn ã tìm hiu, chúng tôi chn hng tip cn

phân loi email bng phng pháp máy hc, phng pháp này có hiu qu cao,
ng thi cng rt khó b các spammer vt qua. Ngoài ra, hng tip cn này
có th áp dng c  mc Client
C th hng tip cn mà nhóm chúng tôi tìm hiu và th nghim là
phân loi email da trên thut toán hun luyn Naïve Bayes và Adaboost, hai
phng pháp này có mt s u im sau:
§ Hiu qu phân loi trong các lnh phân loi vn bn, nhn dng
ã c kim chng và khá cao
§ Thích hp cho tng ngi dùng c th và  mc Client
§ Có kh nng t hc  phân loi úng.
§ ng tip cn còn khá mi.
2.4 Các ch sánh giá hiu qu phân loi email :
2.4.1 Spam Recall và Spam Precision:
 tin li cho vic so sánh, ngi ta a ra hai ch sánh giá là spam
recall và spam precision.
Spam recall là t l phn trm gia s email –c b lc coi là spam - b
chn li và tng s email spam (thc s ) n b lc
Spam Precision là t l phn trm gia s email b chn thc s là spam
vi s email b chn -c b lc coi là spam, spam precision ánh giá mc 
an toàn ca b lc.
Công thc tính Spam Recall (SR) và Spam Precision(SP) nh sau:
SS
SS SN
n
SR
nn
−>
−> −>
=
+

Công thc 2-1 :Công thc tính Spam Recall

25
SS
SS NS
n
SP
nn
−>
−> −>
=
+
Công thc 2-2 : Công thc tính Spam Precesion
Vi :
ü n
SS >−
là s email là spam mà b lc nhn ra là spam
ü n
NS >−
là s email là spam mà b lc nhn ra là email non-spam
ü n
SN >−
là s email non-spam mà b lc nhn ra là spam
2.4.2 T l li Err (Error) và t l chính xác Acc(Accuracy) :
Trong vic phân loi email, hiu qu phân loi da vào t l chính xác (Acc)
hoc t l li (Err). Công thc tính t l chính xác và t l li nh sau :
NN SS
NS
nn
Acc

NN
−> −>
+
=
+
Công thc 2-3 :công thc tính t l chính xác
NS SN
NS
nn
Err
NN
−> −>
+
=
+
Công thc 2-4 : công thc tính t l li
Vi
•
N
N và
S
N là s email non-spam và s email spam cn phân loi
•
NN
n
>−
là s email là non-spam và c b lc nhn ra là non- spam
•
SN
n

>−
là s email là non-spam mà b lc nhn ra là spam
•
SS
n
>−
là s email là spam mà c b lc nhn ra là spam
•
NS
n
>−
là s email là spam mà c b lc nhn ra là non-spam
2.4.3 T l li gia trng WErr (Weighted Error ) và t l chính xác
gia trng (Weighted Accuracy):
Trong phân loi email có hai loi li : li nhn spam ra non-spam (false
negative) và li nhn non-spam ra spam(false positive) [3]. Li th hai là li