铺天盖地的垃圾邮件在互联网上不分昼夜的传输带来了网络带宽的拥挤、病毒和木马迅速传播等一系列让网络管理员头疼的问题;一些不法分子利用电子邮件散播色情、邪教或反政府言论,在现实社会中产生了极坏的影响。因此,研究垃圾邮件识别技术具有重要的现实意义。目前国内外的垃圾邮件识别技术,从识别位置上来说,主要是基于邮件服务器或者客户端的识别,没有形成一个协调统一的整体。因此,所能获得的垃圾邮件信息少,效率低;从识别过程看,基本采用“截获样本,解析特征,生成规则,规则下发,内容过滤”原理,需要先将邮件收取到邮件服务器之后,才能对邮件的性质做出判断,在整个过程中,网络带宽和系统资源已被消耗。因此,我们迫切需要一种能够在各个邮件服务器之间共享垃圾邮件识别信息,并在垃圾邮件到达邮件服务器之前将其拦截的垃圾邮件识别技术。P2P网络(Peer to Peer:对等网络)是在节点之间直接共享资源和服务的一种应用模式,每个节点同时具有服务器和客户端的功能。近年来,凭借着平等、开放、自由的本质和特性,P2P应用得到了飞速发展。论文充分利用P2P网络资源共享的优势,将P2P网络应用到垃圾邮件识别技术中,设计了一种基于P2P网络结构的垃圾邮件识别系统,实现分布式垃圾邮件信息共享;同时,通过深入研究正常邮件和垃圾邮件在实现SMTP(Simple Mail Transfer Protocol:简单邮件传输协议)协议过程中所表现出来的不同行为特征,设计了垃圾邮件的SMTP行为识别子系统,在垃圾邮件到达邮件服务器之前将其拦截。论文还研究并实现了Nilsimsa邮件摘要算法,并针对中文邮件的特点,对其进行改进,以提高P2P协作式垃圾邮件识别的效率。