本文所涉及课题为“反垃圾邮件系统研究与实现”,提出并深入研究全新反垃圾邮件过滤器系统和它的网络部署方案,对该课题的研究具有重要理论参考价值和实际应用价值。互联网70%以上的应用数据是电子邮件,在每天14 亿封电子邮件中,50%以上为垃圾邮件。垃圾邮件大量占用网络邮件服务提供商的网络资源、系统资源、存储资源。因此,清除垃圾邮件已成为计算机网络通信界的重大研究课题。本文参阅大量国内外文献和数据,对已有反垃圾邮件系统做了深入浅出的分析和总结,提出自己独特的解决方案,并第一次将邮件过滤器与网络部署方案独立研究。本文共分为三部分,第一章至第三章为第一部分,介绍基本邮件系统协议和垃圾邮件的产生和定义。第二部分由第四章至第七章组成,介绍传统基本反垃圾邮件系统技术和反垃圾邮件系统中的核心部分:文本过滤器研究,并针对神经网络的局限性提出一种遗传优化神经网络过滤器的设计与实现。利用遗传算法全局搜索能力优化神经网络连接权值,克服神经网络局部极小点问题,提高神经网络学习速度和识别能力。通过对遗传算法和神经网络的实现,证明它在垃圾邮件过滤器中能取得很好的应用效果。第八章至第十章为第三部分,介绍邮件过滤器在网络部署方案中的研究和相关技术,分析当前反垃圾邮件技术和几种传统反垃圾邮件系统网络部署的弊端,结合成熟移动agent 技术,提出一种基于移动agent的网络部署方案和它的实现。介绍该方案实现过程中基站和移动agent 的详细设计,利用实现系统的测试结果分析其优缺点。从系统分析、系统设计﹑系统实现和系统测试几个方面入手,对反垃圾邮件系统开发做了系统、全面的讨论。文章最后分析当前反垃圾邮件技术的重点和难点,提出邮件过滤器和网络部署研究依然是解决垃圾邮件的必然之路,同时也对反垃圾邮件技术前景做出一定表述。