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世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 郭明煌所指導 林裕祥的 可降低誤判率之三層式垃圾郵件過濾機制 （2012），提出中央大學webmail關鍵因素是什麼，來自於黑白名單過濾機制、造假行為分析法、貝氏分析法。
而第二篇論文國立中央大學 資訊工程學系 許富皓所指導 李佳恆的 Hawkeye : Finding Spamming Accounts Hidden in Normal Mail Servers （2012），提出因為有 垃圾郵件、被盜帳號、網路郵箱的重點而找出了 中央大學webmail的解答。
可降低誤判率之三層式垃圾郵件過濾機制
為了解決中央大學webmail 的問題，作者林裕祥 這樣論述：
隨著網際網路技術的成長與網路資訊的發達電子郵件其在使用簡單及便利性，正逐漸替代傳統郵件的氛圍，由於電子郵件發送的成本低廉，且電子郵件的地址蒐集十分容易，也正如此造成垃圾郵件在網路上的氾濫，及垃圾郵件已造成企業與個人的相對困擾與不便。除了傳統的商業垃圾郵件外，還包含網站釣魚攻擊、網頁色情訊息、惡意病毒程式攻擊。這些都是透過垃圾郵件夾帶散佈，然而垃圾郵件除了造成大量的網路資源耗用外，更為企業及個人帶來不必要的資源浪費，包含人力資源與系統資源。本研究將提出一個誤判率低的垃圾郵件過濾系統，過濾方式採用黑名單比對、造假分析法及貝氏分析法，並針對郵件來源、郵件行為及郵件內容進行過濾的動作。並且建立一個讓
使用者自訂規則的介面，讓使用者訂定垃圾郵件與黑白名單，並且使用者自訂後的規則將自動更新至過濾機制的郵件分類判斷之中。故本研究將以降低垃圾郵件的誤判率、提升過濾正確性為主，而一個垃圾郵件過濾系統，其對於垃圾郵件的錯誤率越低越好、正確率越高越好。而在本研究之後證實所採用的研究方式與市面上過濾設備比較確實為錯誤率最低、正確性最高的過濾機制。
Hawkeye : Finding Spamming Accounts Hidden in Normal Mail Servers
為了解決中央大學webmail 的問題，作者李佳恆 這樣論述：
垃圾郵件(SPAM)長久以來都是一個很嚴重的議題，在西元2012年，SPAM約占了全球郵件流量的百分之七十二，其中botnet所寄送的垃圾郵件，占了絕大多數的比例，除此之外botnet的拓展也十分迅速，因此botnet所寄送SPAM的問題最為嚴重。由於這些問題的產生，所以吸引了許多學者、廠商投入這方面的研究，提出各式各樣防止SPAM的方法，而大多數的方法主要都是針對botnet SPAM。在各種防治SPAM的方法被廣泛使用之後，botnet SPAM所能造成的效果已經不如以往，因此spammers開始尋找新的途徑去散播垃圾郵件，其中一個有效的方法就是利用被盜的合法帳號(或 機器人合法帳號)來
寄送SPAM，因為這些合法帳號擁有信譽良好的IP地址，並且寄信的流程完全遵從SMTP協定，例如:Google Gmail、Yahoo!Mail、Microsoft Live Mail、等等，導致目前防治SPAM的技術，很難偵測出來自合法帳號的SPAM。因為這些原因，我們想要想出一個能夠防止合法帳號寄送垃圾郵件的方法。根據我們的研究，一般的使用者很少會去回覆垃圾郵件，而這些特徵也是spammers很難去隱藏的，不只如此我們在分析實際的數據時，我們也証實，惡意帳號的被回覆率十分的低。因此我們實做出一套系統，稱為"HAWKEYE"，它可以依據"回覆率的高低"來快速的判對出那些帳號是可疑的，除此之外我
們也利用真實的郵件伺服器來測試我們HAWKEYE，結果我們成功地在真實的郵件伺服器中找出惡意的帳號。