图像型垃圾邮件过滤技术研究的任务书任务书一、任务背景随着电子邮件的广泛应用，垃圾邮件的问题也越来越突出。垃圾邮件不仅占用了用户的宝贵时间和带宽资源，还可能包含诈骗、恶意软件等不良信息，给用户带来财产和安全上的损失。因此，研究垃圾邮件过滤技术对于提高邮件服务质量、保障用户权益、保护网络安全具有重要的意义。近年来，垃圾邮件过滤技术得到了广泛的研究和应用。传统的垃圾邮件过滤方法主要基于邮件内容和信头信息，如规则过滤、关键词过滤、贝叶斯过滤等。然而，这些方法往往无法应对一些新型的垃圾邮件攻击，例如图像型垃圾邮件的出现。图像型垃圾邮件是指利用图像来隐藏邮件内容，防止垃圾邮件过滤器检测到邮件内容的一种垃圾邮件攻击方式。经过近几年的发展，图像型垃圾邮件已经成为了当前垃圾邮件攻击的主流之一。因此，研究图像型垃圾邮件的过滤技术具有重要的研究意义和实际应用价值。二、任务目标本课题旨在研究图像型垃圾邮件的过滤技术，并实现一个基于图像的垃圾邮件过滤系统。具体任务如下：1.综述图像型垃圾邮件的攻击方式及相关研究现状，包括主要特征、检测难点、当前的解决方案、存在的问题及其改进方向等。2.提出一种基于图像的垃圾邮件过滤算法。针对图像垃圾邮件的特点，结合机器学习、图像处理等技术，提出能够在低误检率的同时，保持高召回率的过滤算法。3.建立一个基于图像的垃圾邮件数据集。收集和整理真实的图像垃圾邮件数据，并评估所提出的算法，验证其有效性和性能。4.实现一个基于图像的垃圾邮件过滤系统。基于所提出的算法，设计并实现一个能够识别图像型垃圾邮件的过滤系统，具有可扩展性和实时性。5.进行算法评估和性能测试。对所提出的算法进行性能测试和对比实验，评估其准确率、召回率、误判率等指标，并与其他基准算法进行对比分析。三、任务分工1.综述图像型垃圾邮件的攻击方式及相关研究现状：A同学、B同学。2.提出一种基于图像的垃圾邮件过滤算法：C同学、D同学。3.建立一个基于图像的垃圾邮件数据集：E同学、F同学。4.实现一个基于图像的垃圾邮件过滤系统：G同学、H同学、I同学。5.进行算法评估和性能测试：所有同学共同完成。