伴随着互联网的普及，电子邮件作为一个主流的通讯手段，日益得到人们的重视。它已经成为人们日常生活中通信、交流的重要手段之一。但是随之而来的垃圾邮件问题也日益严峻，网民平均每天收到的垃圾邮件数量已超过了正常邮件。因此反垃圾邮件技术越来越受到人们的重视。现在的垃圾邮件主要是利用电子邮件传输协议的漏洞，通过服务器大量发送垃圾邮件。因此反垃圾邮件在技术上有的利用垃圾邮件大量发送、内容相似的特点对垃圾邮件进行拦截，包括基于统计的内容过滤技术、分布式自适应黑名单技术等；有的是对电子邮件进行验证，来验证邮件发件人的可靠性，如黑白名单技术、电子邮票方案等。为了处理不同内容的垃圾邮件，人们使用了反馈学习技术。它能够根据以往的垃圾邮件的数据推测当前邮件属于垃圾邮件的概率。同时垃圾邮件发送者为了让垃圾邮件逃过反垃圾邮件系统的过滤，将原有垃圾邮件的文本内容转换为图片来逃避，新的挑战出现了。本论文针对国内外反垃圾邮件的情况，分析了反垃圾邮件的历史和技术发展过程；同时，对电子邮件发送和接收的体系结构进行了分析和研究；其次，详细介绍了反垃圾邮件中的各种关键技术，主要包括：黑白名单技术、电子邮票方案、基于统计的内容过滤、分布式自适应黑名单，以及对这些技术的综合使用一基于规则的评分机制，同时对特殊的图片垃圾邮件进行了相关的研究；最后，研究了反垃圾邮件技术中的反馈学习技术，该技术能够自适应垃圾邮件的变化，跟踪垃圾邮件的变化，自动调整策略来判定垃圾邮件。这些反垃圾邮件技术仅仅是防御性的，不能防止垃圾邮件的产生。根本的方法是根源阻断，通过各种手段阻止垃圾邮件的产生来减少垃圾邮件。而这种方法目前还没走向实用，即使走向实用也需要对全球的邮件系统进行全面改造。因此对垃圾邮件进行阻断还有很长的路要走。