垃圾郵件氾濫的問題持續惡化，許多個人及企業導入垃圾郵件過濾機制，但因垃圾郵件過濾需仰賴多重過濾進程的判斷以提高判斷精準度，因此衍生整體郵件遞送延遲的問題。為降低垃圾郵件過濾機制所帶來的郵件遞送延遲，本研究試圖以提高郵件過濾機制每一階段處理效能的方法，使整體效處理效能上升以減少郵件延遲的情況。本研究取實際數據測得之平均郵件來速λ，固定每一過濾進程最小等候線，套用等候理論公式，藉此求取每一過濾進程較佳的數量配置s。

本研究提供了一個改善郵件過濾效能的方法，並以實驗模擬的方法比較每一進程套用最佳的數量s後，與原來的每一過濾進程數量s=1的整體過濾效能差異。因每一個過濾進程使用同一硬體運算資源，共用CPU資源會產生背景切換（Context Switch）的影響，因此整體過濾效能提升幅度無法達到理想值。而s總數的上升過多時，因過於頻繁的CPU背景切換，整體過濾效能上升也會受限，故本研究再藉由設定每個過濾進程s數量的上限分別進行實測，以求取一個可讓整體過濾效能提高，但較少CPU背景切換影響的s數量配置。

The spam spreading problem was getting worse continuously. Many people and enterprises took the antispam mechanism as their solution, but antispam mechanism relies on multiple filtering procedures to improve the accurate rate of determination. This may caused delayed delivery. This research tried to improve each filtering procedure performance, and raised whole filtering performance to reduce the delay of e-mails. According to the actual average e-mail arrival rate of λ, we fixed the minimal waiting line among filtering procedures and calculated the better service numbers of procedures "s" based on the formula of  Queueing Theory.

We provided a method of improving filtering performance and compared filtering performance difference between processing theoretical optimal service numbers of "s" and the original "s=1". Each procedure shared the computing resource of the same hardware, context switch may result in the improving of whole filtering performance could not match the theoretical optimal value. When numbers of procedures "s" increased, this will cause frequently context switch of CPU and limit the improving of filtering performance. Therefore we perform the experiment by restricting the numbers of "s" trying to find which number of service processes could improve the whole performance but less context switch.

目　　錄
第一章	緒論	1
1.1	研究背景與動機	1
1.2	研究目的	2
第二章	研究背景介紹	4
2.1	中華數位科技公司	4
2.2	垃圾郵件	10
2.3	郵件氾濫問題	14
2.4	郵件遞送延遲問題	17
2.5	等候理論	18
2.6	Poisson 分配	20
2.7	等候理論相關研究	24
第三章	等候理論與電子郵件過濾	27
3.1	等候模式基本架構	27
3.2	符號說明	28
3.3	常見的等候模式	29
3.4	等候理論與郵件過濾	29
第四章	實驗及模擬分析	33
4.1	第一階段測試	34
4.2	第二階段測試	43
4.3	實驗及模擬結果探討	53
第五章	結論與未來研究方向	55
參考文獻		57
 
圖　目　錄
圖 2 1 SAPM SQR過濾流程示意圖	5
圖 2 2 退信攻擊示意圖	12
圖 2 3點擊郵件中的超連結比例（The Radicati Group, Inc.,2010）	13
圖 2 4 SPAM SQR實際於工作日不同時段之電子郵件數量	24
圖 2 5 SPAM SQR實際於2010/06每日電子郵件數量	24
圖 3 1 等候理論基本等候過程圖	27
圖 3 2 電子郵件過濾機制的流程圖	28
圖 3 3 變動過濾進程服務數示意圖	32
圖 4 1 垃圾郵件過濾實測流程圖	35
圖 4 2 s增加上限與效能提升的關係	43
圖 4 3 總速率提升的百分比	51
圖 4 4 s總數與速率提升關係	52

 
表　目　錄
表 2 1 SPAM SQR過濾特徵說明	5
表 2 2 本研究採用的過濾機制說明	8
表 2 3 Hotmail垃圾郵件種類調查（The Radicati Group, Inc.,2010）	13
表 2 4全球垃圾郵件成長量預測（The Radicati Group, Inc.,2010）	15
表 2 5等候理論相關研究	25
表 4 1計算後每一個進程應變更的服務數	36
表 4 2變更服務數後理想值	36
表 4 3變更服務數後實際值	37
表 4 4變更服務數後實際值	38
表 4 5限制s最大為50的效能提升百分比	39
表 4 6限制s最大為20的效能提升百分比	39
表 4 7限制s最大為10的效能提升百分比	40
表 4 8 s同除以10的效能提升百分比	41
表 4 9 s同除以20的效能提升百分比	41
表 4 10 s同除以30的效能提升百分比	42
表 4 11 單一執行序各處理進程量測結果	44
表 4 12 變更服務數後理想值	44
表 4 13 變更服務數後實際值	45
表 4 14 變更服務數後實際值	46
表 4 15 s分配表	47
表 4 16 s組合處理速率表之一	48
表 4 17 s組合處理速率表之二	49
表 4 18 s組合處理速率表之三	49
表 4 19 s配置、s組數與處理速率提升百分比之關係	50
表 4 20處理1封郵件所需要花費的時間比較	52

中文文獻
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