摘  要： 傳統(tǒng)的貝葉斯垃圾郵件過濾系統(tǒng)雖然具有較高的分類準確性,，但是在處理郵件時存在效率低、消耗資源量大的問題。本文針對貝葉斯垃圾郵件過濾算法進行了在Hadoop MapReduce下的研究,，并對判定類別的閾值進行了優(yōu)化,，實驗表明，本文提出的算法降低了正常郵件的誤判率,，提高了垃圾郵件判定的準確率和F值，同時提高了垃圾郵件過濾的效率,。

　　關(guān)鍵詞： Hadoop,；垃圾郵件；貝葉斯,；MapReduce

0 引言

　　電子郵件作為網(wǎng)絡(luò)最基本的服務(wù),，已成為人們生活中不可或缺的一部分。截止2014年12月,，中國網(wǎng)民規(guī)模達到6.49億,，電子郵件用戶規(guī)模3.9億，占網(wǎng)民總數(shù)的60.1%[1],。在其中充斥著的海量垃圾郵件給人們的生活帶來了困擾,，如何處理海量垃圾郵件已經(jīng)成為亟待解決的重要問題。

　　在目前存在的垃圾郵件過濾技術(shù)中,，以過濾垃圾郵件時使用的過濾方法作為分類點,，可將這些垃圾郵件過濾技術(shù)分為以下三種：基于黑白名單的過濾技術(shù)[2]、基于規(guī)則的過濾技術(shù)[3],、基于內(nèi)容統(tǒng)計的過濾技術(shù),。其中，貝葉斯垃圾郵件過濾技術(shù)分類能力和準確性較高,，但其前期需要對訓(xùn)練樣本進行大量的訓(xùn)練學(xué)習(xí),，對訓(xùn)練樣本依賴性較強。海量垃圾郵件的出現(xiàn)使得傳統(tǒng)的方法無法滿足需要,，隨著云計算Hadoop的出現(xiàn)和發(fā)展,，Hadoop MapReduce模型為海量垃圾郵件的過濾提供了新思路。

　　針對傳統(tǒng)貝葉斯垃圾郵件過濾算法的缺點,，本文對貝葉斯垃圾郵件過濾算法與MapReduce編程模型的結(jié)合進行了研究,，提出了垃圾郵件過濾的數(shù)學(xué)模型，并在此基礎(chǔ)上對判定郵件所屬類別的決策分類方法給出了一定的改進,。

1 研究基礎(chǔ)介紹

　　1.1 貝葉斯定理

　　貝葉斯定理由條件概率和全概率組成,，主要用于在已知事件A發(fā)生的條件下，判斷A是伴隨著{B1,，B2,，…，Br}中哪個事件發(fā)生。E是隨機試驗,，對于E的每一次事件A發(fā)生的概率,，記為P（A）。設(shè)A,，B為兩個事件,，且P（A）>0。如果兩個事件A和B不是相互獨立的,，并且已知事件B中的一個事件已經(jīng)發(fā)生,，則能得到關(guān)于P（A）的信息。這反映為A在B中的條件概率,，其計算公式如式（1）所示：

　　P（A）通常稱為先驗概率,，而條件概率P（A|B）稱為后驗概率。

　　對于一個統(tǒng)計實驗,，樣本空間S是所有可能結(jié)果的集合,，并且{B1，B2,，…,，Br}是S的一個劃分。令{p（A）,；AS}表示定義在S中所有事件的一個概率分布,。式（2）為貝葉斯定理的表示：

　　1.2 Hadoop平臺下郵件流提取和流重組的實現(xiàn)

　　電子郵件流重組就是對所有五元組中端口為25和110的TCP流進行重組。通過對TCP流序列號的排序重組即可以重組出原郵件流,。在建立TCP連接的三次握手時,，發(fā)送方和接收方會相互發(fā)送TCP頭部中的握手報文（即SYN報文，其中SYN=1）,，而在結(jié)束時會互相發(fā)送TCP頭部中FIN報文（即FIN報文）,。通過獲取以上兩種報文，可以容易地通過FIN報文與SYN報文的seq差值與FIN報文大小的和,，求出本條TCP流的長度,。用來區(qū)別不同的TCP流的標志為五元組[4]（即源IP、源端口號,、目的IP,、目的端口號、傳輸層協(xié)議）,，其能夠?qū)Σ煌腡CP會話進行區(qū)分,。Hadoop平臺下流提取重組的MapReduce[5]過程如圖1所示。

　　完成完整的郵件流重組必須從該五元組對應(yīng)的流中獲取帶有SYN=1與FIN=1（或RST）的報文,。當(dāng)TCP出現(xiàn)亂序或者重傳覆蓋時,，對這些流按照seq進行重新排序,。對于不完整的TCP流進行丟棄處理。

　　HDFS進行大規(guī)模流量文件的分割,，InputFormat將輸入的大規(guī)模報文文件分割為若干InputSplit,，每一個InputSplit將單獨作為Map的輸入。每條流形成一個鍵值對<k1,，v1>,，此處k1表示報文在文件中的偏移量，v1表示整條報文內(nèi)容,。

　?。?）Map階段：對每個<k1，v1>鍵值對進行處理,，從報文內(nèi)容中提取出每條報文的五元組信息，得到<k2,，v2>,，其中k2為報文的五元組信息，v2是從IP層開始的整個報文,。

　?。?）Combine階段：Combine相當(dāng)于對每個DataNode結(jié)點上的數(shù)據(jù)流進行流重組，此時以Map階段的輸出作為Combine階段的輸入,。之后通過指針從報文信息中提取每條報文的SYN,、FIN、TCP中的序號,。以<k3,，v3>作為輸出，k3為每條報文的五元組信息,，v3為每條報文的數(shù)組,。

　　（3）Shuffle階段：在Shuffle階段輸入為<k3,，v3>輸出為<k4,，v4>，完成局部的流重組整合,，也就是對在Combine階段未完成的流重組過程繼續(xù)完成,，這樣可以有效減少在Reduce的計算壓力。

　?。?）Reduce階段：接收到Shuffle的輸出后,，對每個鍵值對進行處理，完成在Combine階段和Shuffle階段未完成的流重組過程,。如果經(jīng)過以上階段,，發(fā)現(xiàn)有的流重組出來是不完整的,，則將這條流丟棄。

　　Reduce階段完成后,，將Reduce處理好的流交給OutputFormat（即MyOutputFormat）類,。它將重組好的報文寫入文件中。按照以上流程即可完成POP3和SMTP郵件的相關(guān)流重組,。

2 Hadoop平臺下貝葉斯垃圾郵件過濾

　　2.1 改進的貝葉斯垃圾郵件過濾算法

　　貝葉斯方法包括兩個步驟：訓(xùn)練樣本和分類,，其實質(zhì)是把郵件判定為垃圾郵件或者正常郵件。假設(shè)郵件的特征詞集合為d,，且d中的各特征詞之間相互獨立,，則構(gòu)建過濾器的過程如下。

　　首先收集大量的垃圾郵件和正常郵件,，并將其分為垃圾郵件集和正常郵件集兩組,。之后對過濾器進行訓(xùn)練。假定在訓(xùn)練集中,，垃圾郵件有S封,，正常郵件有H封，垃圾郵件有n個特征詞{w1,，w2,，…，wn},。在模型建立時,，假設(shè)垃圾郵件有2個特征詞，即d={w1,，w2},，則當(dāng)特征詞出現(xiàn)時，該封郵件屬于垃圾郵件的概率為P（Spam|w1）,，而屬于正常郵件的概率為P（Ham|w1）,；當(dāng)特征詞w2出現(xiàn)時，該郵件屬于垃圾郵件的概率為P（Spam|w2）,，而屬于正常郵件的概率為P（Ham|w2）,。則根據(jù)貝葉斯定理有如下推論：

　　P（Spam|d）=P（Spam|w1）P（Spam|w2）P（Spam）（3）

　　P（Ham|d）=（1-P（Spam|w1））（1-P（Spam|w2））（1-P（Spam））（4）

　　在郵件的特征詞w1，w2出現(xiàn)的情況下,，令P（Spam|w1）=p1,，P（Spam|w2）=p2，則郵件屬于垃圾郵件的概率如式（5）所示：

　　若d={w1,，w2,，…，wn},，則可以進行如下處理：將訓(xùn)練集中的S封垃圾郵件進行訓(xùn)練,，查看垃圾郵件中是否存在這些特征詞,，假設(shè)d={w1，w2,，…,，wn}對應(yīng)出現(xiàn)的數(shù)量為{f1，f2,，…,，fn}。則此時,，郵件屬于垃圾郵件類概率為：

　　其中,，。設(shè)定當(dāng)上式≥Q時,，判定郵件屬于垃圾郵件Spam類,，結(jié)合參考文獻[6]的經(jīng)驗，可將閾值設(shè)置為0.9,。

　　在一般情況下,，假設(shè)待分類郵件di計算出的PSpam值為pi，其中1≤i≤N,，N為待分類的郵件總數(shù)。此處假設(shè)pi是有序遞增的,，即存在pi≤pj,，其中1≤i≤j≤N。假設(shè)閾值為Q,，存在x,，1≤x<N，使得px<Q,，而px+1≥Q,，則可判定，前x封郵件歸為正常郵件Ham類,，后N-x封郵件歸為Spam類,。

　　下文對閾值的設(shè)定進行改進，在系統(tǒng)判定為正常郵件的前面x封郵件中,，錯誤判定類別的郵件數(shù)量和正確判定類別的郵件數(shù)量的期望分別如式（7）,、式（8）所示：

　　在判定為垃圾郵件的后面N-x封郵件中正確判定類別和錯誤判定類別的期望如式（9）、式（10）所示：

　　使用上述期望可求出垃圾郵件過濾系統(tǒng)的四個指標[7],，如式（11）~式（14）所示：

　　隨著Q的增加,，P（x）會增大，R（x）會降低,；反之,，隨著Q變小,，P（x）會降低，R（x）會增大,，因此可以求出使F值達到極值的Q,。記SN為數(shù)列{pi}的前N項和，因為0<T（x）<1,，0<P（x）<1,，0<R（x）<1，因此,，0<F（x）<1,。對于待分類郵件來說，N和SN均為常數(shù),。對F（x）,、T（x）求導(dǎo)可得式（15）、式（16）,，令F′（x）=0,，則可得式（17）。

　　所以,，當(dāng)時,，F(xiàn)（x）為x的嚴格單調(diào)增函數(shù)；反之,，為單調(diào)減函數(shù),。由于數(shù)列{pi}有序遞增，所以唯一存在一個x使當(dāng)時,，F(xiàn)（x）可以達到極大值,。求出x后，就可以確定正常郵件與垃圾郵件的分界點,，可以有效改善Hadoop平臺下的垃圾郵件過濾方法,，在一定程度上提高郵件判定的F值和過濾的性能。

　　2.2 垃圾郵件過濾技術(shù)的MapReduce模型

　　Hadoop平臺下的垃圾郵件過濾技術(shù)的MapReduce模型分為兩階段：郵件訓(xùn)練樣本階段和郵件分類階段,。

　　郵件訓(xùn)練階段的MapReduce過程如圖2所示,。第一個MapRecue階段抽取垃圾郵件的特征，MapReduce輸入為已經(jīng)分好類的垃圾郵件集合,，通過Map和Reduce得出垃圾郵件特征詞詞頻,。第二個MapReduce過程計算正常郵件類別的特征詞詞頻，以分類的正常郵件集作為MapReduce的輸入,，輸出為每封郵件對應(yīng)的正常郵件特征詞的詞頻,。第三個MapReduce作業(yè)計算出垃圾郵件特征詞的條件概率，以前面兩個MapReduce作業(yè)的輸出作為輸入,，通過MapReduce得出每個類別的特征詞相應(yīng)的聯(lián)合條件概率,。結(jié)合垃圾郵件和正常郵件類別的先驗概率,，形成n個特征詞的郵件訓(xùn)練庫。

　　郵件分類階段的MapReduce過程如圖3所示,?？偣卜譃閮蓚€過程，第一個MapReduce過程計算待過濾郵件的特征詞詞匯及其詞頻,，輸入為待過濾郵件集合,，通過Map和Reduce得出特征詞的詞頻。此過程與訓(xùn)練階段的第一個MapReduce過程類似,。第二個MapReduce過程接收第一個MapReduce過程生成的中間數(shù)據(jù)及郵件訓(xùn)練結(jié)果集,，通過MapReduce計算出每個待分類郵件屬于垃圾郵件的概率，并且與閾值Q比較,，判斷郵件所屬的類別,。

3 相關(guān)實驗

　　3.1 實驗數(shù)據(jù)和實驗環(huán)境

　　為保證實驗內(nèi)容的真實性，本文采用上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院出口網(wǎng)關(guān)上截獲的40 258封郵件作為本次實驗的數(shù)據(jù)集,，其中包含垃圾郵件20 132封,，正常郵件20 126封，為了保證實驗的可靠性和平均分配,，首先將垃圾郵件隨機剔除32封,，正常郵件隨機剔除26封。選取其中5 100封垃圾郵件,、5 100封正常郵件作為訓(xùn)練集,，將另外的30 000封郵件作為測試集。將測試集中的郵件平均分為10份,，對每份測試集進行實驗，以10次實驗的平均值作為實驗結(jié)果進行分析,。

　　Hadoop集群具體硬件配置信息如表1所示,。

　　3.2 實驗評價指標

　　在對垃圾郵件過濾實驗進行評判時，用召回率（Recall）,、查準率（Precision）,、正確率（T）、F值四個實驗性能評價指標[7]來衡量本文提出的垃圾郵件過濾技術(shù)的性能,。召回率為垃圾郵件過濾系統(tǒng)識別出的垃圾郵件數(shù)量占實際垃圾郵件數(shù)量的比例,；查準率為實際為垃圾郵件總數(shù)占過濾系統(tǒng)判別出的垃圾郵件數(shù)量的比例；正確率為垃圾郵件過濾系統(tǒng)正確歸類的郵件數(shù)量占所有待分類郵件數(shù)量的比例,；F值為垃圾郵件查準率和召回率的調(diào)和平均,，它將查準率和召回率綜合成為一個新的判定指標。

　　3.3 實驗結(jié)果及分析

　　實驗1采用傳統(tǒng)的貝葉斯垃圾郵件過濾算法,，既未引入Hadoop MapReduce模型,，也未進行優(yōu)化算法,，垃圾郵件的概率閾值Q=0.9。

　　實驗2中引入了本文設(shè)計的MapReduce模型和算法,，使用Hadoop集群,，但未對算法做優(yōu)化處理，垃圾郵件概率閾值取Q=0.9,。

　　實驗3中引入了本文設(shè)計的MapReduce模型,，使用Hadoop集群，并改進了郵件分類時的概率閾值,。垃圾郵件分類時的概率閾值根據(jù)算法進行設(shè)定,。

　　結(jié)合三種實驗情況，可得出召回率,、查準率,、F值和正確率如表2所示。

　　根據(jù)上表可以發(fā)現(xiàn),，改進后的Hadoop平臺下的垃圾郵件過濾系統(tǒng)在召回率,、F值和正確率方面均有所提升，查準率略有下降,，垃圾郵件過濾系統(tǒng)的整體性能得到了提升,。可以得出結(jié)論,，改進后的模型較原來的模型在性能上有了一定的提高,。

　　本文針對實驗3，分析了不同DataNode數(shù)量下基于Hadoop平臺的垃圾郵件過濾系統(tǒng)較單機環(huán)境下貝葉斯垃圾郵件過濾系統(tǒng)的加速比,，實驗數(shù)據(jù)如圖4所示,。通過分析發(fā)現(xiàn)，與單機下的貝葉斯垃圾郵件過濾算法相比,，基于Hadoop平臺的貝葉斯垃圾郵件過濾技術(shù)隨著DataNode數(shù)量的增加,，加速比處于線性上升狀態(tài)。

4 結(jié)束語

　　本文針對海量垃圾郵件的過濾做出研究,，在分析了傳統(tǒng)的貝葉斯垃圾郵件過濾算法的缺點后,，將貝葉斯垃圾郵件過濾算法與Hadoop MapReduce編程模型結(jié)合起來，提出了垃圾郵件過濾的數(shù)學(xué)模型,，并在此基礎(chǔ)上對判定郵件所屬類別的閾值選擇給出了一定的改進,。本文提出的垃圾郵件過濾算法在垃圾郵件過濾評價指標上較單機環(huán)境下和改進前都有所提升，將算法在Hadoop集群中運行,，得到了較好的加速比,。

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