电子邮件以其使用便利、应用快捷、通讯及时、费用经济和信息量大等优点,已经成为当前商务和个人重要的通信工具,极大的满足了当前社会人们快节奏生活的需要。然而,正是由于电子邮件突出的优点,也带来了严重的负面影响,包括垃圾邮件泛滥、病毒施虐和恶意攻击等。这些危害给国家、企业和个人造成了巨大损失。所以,如何行之有效的解决垃圾邮件问题是极其必要的。当前对反垃圾邮件技术的研究成果有很多,但是随着垃圾邮件发送方式和手段的不断演化,这些技术往往不能长期有效的发挥作用。目前流行的基于行为解析的垃圾邮件过滤技术,优势在于不用打开邮件内容,只凭借邮件的行为特征就可以识别垃圾邮件,既保护了发件人隐私,又保证了过滤性能的高效。在总结和分析目前流行的基于行为解析的垃圾邮件过滤技术基础上,本文设计开发了一种基于发送方异常行为检测的垃圾邮件过滤系统。系统基于邮件客户端在SMTP会话过程中的行为特征,记录同一IP地址在发送邮件时的domain、对服务器端口的链接数、调用MX记录等特征的变化规律,发现邮件发送方行为的异常,实现在时间维扩展上对垃圾邮件的行为进行解析。为了提升系统的运行效率,引入了人工神经网络算法,并采用以神经元为核心的神经网络表示。经过多种指标对系统实现的性能评价,表明了基于发送方异常行为检测的垃圾邮件过滤系统的良好性能,不仅减轻了服务器的沉重负担,同时保证了高准确率和较好的召回率。