为什么当年那些卖伟哥的垃圾邮件，一天能赚 7000 美元？
当提及电子邮件时，人们可能会对其留下古早的印象。
或许有人会说，他们从未经历过电子邮件流行的时代。如果你足够年轻，那么你有资格发表这样的言论。
然而，不可否认的是，大多数 80 后和 90 后在上网冲浪的初期，都离不开电子邮件。
尽管我们无法确定电子邮件在当时发挥了多大的作用，但至少我们可以通过它在同学录上装个小 X。
当我们登录自己的邮件主页时，可能会好奇地点击进入垃圾箱。
在这里，你可能会发现信用卡办理活动、蓝色小药丸的打折促销信息，甚至还会有一些试图直接骗你钱财的邮件。
这些邮件的发件人可能是想让你继承大笔资产的非洲王子，也可能是你家附近 500 米处能免费上门的洋妞，还有可能是南非总统的第二任太太，她承诺要给你寄来 4000 万美金，但原因无需多问，你可以自行查询护照。
每次看到这些垃圾邮件，我的脑海中都会浮现出一个疑问：这些垃圾邮件究竟是从何而来的？邮箱客户端又是如何识破它们并将其拦截的呢？今天，我们将一起探讨这个问题。
世界上第一封垃圾邮件诞生于 1978 年。当时，一家电脑公司的销售员为了推销电脑，不管用户是否有购买需求，一股脑地将邮件发送给了阿帕网（互联网的前身）上的所有用户。尽管他们因此赚了一笔钱，但却遭到了公众的强烈谴责，美国国防通信机构也对他们进行了批评。因此，在接下来的十几年里，再也没有人敢这样做。
直到 1994 年，垃圾邮件真正的始作俑者出现了。当时，人们习惯在新闻组上订阅各种栏目，栏目收到的邮件会自动转发给订阅者。有一天，两名律师为了推广自己的业务，将邮件反复发送给了新闻组上的 5500 多个栏目。
结果，很多人在每个栏目中都看到了这封邮件，接下来的几天里，这两位律师的电话和传真被打爆，接起来都是一顿臭骂。但令人惊讶的是，他们也因此获得了 1000 个新客户，相当于以几美分的成本赚取了近 10 万美元。垃圾邮件的巨大利润，就这样暴露在了公众的视野中。
于是，人们开始纷纷效仿，垃圾邮件的数量也越来越多。特别是那些平时不能刊登广告的成人用品行业，更是趁机大肆宣传。还有人另辟蹊径，开始贩卖邮件地址，一些有技术的程序员也开发了一键群发工具。垃圾邮件的潘多拉魔盒，就这样被彻底打开了。
从那时起，人们发现自己的收件箱每天都会被各种保健药物的广告邮件塞满，这严重影响了他们的生活和工作。更令人烦恼的是，犯罪团伙也开始利用电子邮件发送欺诈信息和病毒。在这种情况下，反垃圾邮件技术应运而生。1996 年，有两位工程师开始记录发送垃圾邮件的 IP 地址，并将其列入 RBL 黑洞名单，凡是来自这些 IP 地址的邮件都会被直接拒收。
这种方法虽然受到了大家的欢迎，但也很容易被破解。垃圾邮件发送者可以通过购买服务器或使用中继服务器来规避黑名单。所谓中继服务器，就是指服务器会自动帮助其他服务器转发邮件，即使邮件不是发给自己的，也会顺手帮忙转发。在互联网发展初期，由于技术不成熟、管理不完善，我国不少服务器都被国外利用，成为了垃圾邮件的中转站，这导致我们与国外进行邮件往来时经常出现问题，要么需要申诉解封，要么只能使用中继服务器，这也是一个令人头疼的话题。
由此可见，黑名单技术并不是一种完美的解决方案。那么，有没有其他方法可以更有效地判断一封邮件是否为垃圾邮件呢？答案是肯定的。垃圾邮件通常会以几十万封的规模发送，因此在发送过程中必然会遇到很多发送失败的情况。正常邮件在发送失败后会自动重发第二次，但垃圾邮件可不愿意这样做，因为重发不仅会消耗资源，还会浪费大量的时间，这对它们来说是得不偿失的。基于这个特点，灰名单技术应运而生。
简单来说，灰名单技术就是先拒收邮件，如果发件人是“好人”，他肯定会再发一次，这样我们就可以只接收正常邮件，而屏蔽掉那些垃圾邮件。除了不喜欢重发邮件外，垃圾邮件的内容也有一些特点，比如经常涉及医疗保健、投资、约会等领域。因此，我们可以将这些关键词设置为垃圾邮件的特征，当邮件中包含这些关键词时，就将其放入垃圾箱中。但是，这种方法也存在一些问题，因为它可能会误判一些正常邮件，因为有些正常邮件的内容可能会碰巧包含这些关键词。此外，垃圾邮件发送者也很容易规避这些关键词，例如使用同义词或其他相关词汇来绕过过滤器。因此，为了提高垃圾邮件过滤的准确性，我们需要使用更复杂的技术，例如贝叶斯推断。
贝叶斯推断是一种基于概率和统计的方法，它可以根据邮件的内容和历史记录来判断邮件是否为垃圾邮件。具体来说，贝叶斯推断会根据邮件中出现的关键词、发件人、收件人等信息，以及历史上的垃圾邮件和正常邮件的统计数据，来计算邮件为垃圾邮件的概率。如果这个概率超过了某个阈值，那么邮件就会被标记为垃圾邮件，并进行相应的处理，例如直接删除或放入垃圾箱。贝叶斯推断的优点是它可以不断学习和改进，随着时间的推移，它会越来越准确地判断邮件的类型。此外，它还可以处理一些复杂的情况，例如垃圾邮件的伪装和规避。
当然，贝叶斯推断也有一些缺点，例如它需要大量的训练数据和计算资源，而且对于一些非常复杂的垃圾邮件，它可能仍然无法准确判断。此外，它也不能完全取代其他的垃圾邮件过滤技术，例如黑名单和灰名单技术，因为这些技术在某些情况下可能更加有效。尽管如此，贝叶斯推断仍然是一种非常重要的垃圾邮件过滤技术，它可以帮助我们提高垃圾邮件过滤的准确性和效率，保护我们的邮箱安全。
除了基于内容的过滤方法外，还有一些其他的技术可以用于垃圾邮件过滤，例如基于行为的过滤和基于机器学习的过滤。基于行为的过滤方法通过分析邮件的发送和接收行为来判断邮件是否为垃圾邮件，例如，如果一封邮件在短时间内发送给了大量的收件人，那么它可能被认为是垃圾邮件。基于机器学习的过滤方法则是使用机器学习算法来训练模型，以识别垃圾邮件。这些技术都有其优点和缺点，而且它们也可以结合使用，以提高垃圾邮件过滤的效果。
然而，尽管我们有各种反垃圾邮件技术，但垃圾邮件仍然是一个严重的问题，每年仍有数千亿封的垃圾邮件被发送出去。这是因为垃圾邮件发送者总是在不断地寻找新的方法来规避反垃圾邮件技术，例如使用虚假的发件人、使用加密技术、使用动态IP地址等。此外，垃圾邮件的利润非常高，这也吸引了很多人从事垃圾邮件的发送。因此，反垃圾邮件技术的发展是一个不断的过程，需要不断地创新和改进。
随着科技的不断发展，反垃圾邮件技术也在不断地提高和完善。未来，我们可能会看到更加智能、更加高效的反垃圾邮件技术的出现，例如使用人工智能和机器学习来识别垃圾邮件，使用区块链技术来保证邮件的真实性和安全性等。此外，随着人们对隐私和安全的重视程度不断提高，反垃圾邮件技术也需要不断地适应这一变化，例如使用加密技术来保护用户的隐私，使用区块链技术来保证邮件的可追溯性和不可篡改性等。
