Lọc tin nhắn rác với SpamAssassin

 LỌC TIN NHẮN RÁC VỚI SPAM-ASSASSIN
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG34 Số 3 - 4 (CS.01) 2016
	LỌC TIN NHẮN RÁC VỚI SPAM-ASSASSIN
Vũ Minh Tuấn*, Đặng Đình Quân*, Nguyễn Thanh Hà+, Trần Quang Anh# 
*Trường Đại học Hà Nội 
+Sở Thông tin và Truyền thông Hà Nội 
#Học viện Công nghệ Bưu Chính Viễn Thông
Tóm tắt: Khi dịch vụ tin nhắn trên thiết bị di động 
trở nên phổ biến và ngày càng phát triển thì cũng 
là lúc tin nhắn rác tràn ngập các mạng viễn thông. 
Giống như thư rác, tin nhắn rác không chỉ gây 
phiền toái, khó chịu cho người sử dụng mà còn 
gia tăng áp lực lên hạ tầng viễn thông và được sử 
dụng như một công cụ để thực hiện việc lừa đảo, 
phát tán vi-rút, mã độc Trên nền tảng công nghệ 
phát hiện thư rác, cụ thể là sử dụng SpamAssassin, 
nhóm nghiên cứu đã phát triển hệ thống phát hiện 
tin nhắn rác gồm có: Hệ thống sinh bộ luật và phần 
mềm trên di động. Kết quả thí nghiệm cho thấy 
đây là một cách tiếp cận khả thi với tỷ lệ phát hiện 
tin nhắn rác lên đến 94% trong khi tỷ lệ cảnh báo 
nhầm tin hợp lệ chỉ ở mức thấp hơn 0.15%. 
Từ khóa: AntiSpam, Android App, SpamAssassin, 
Tin nhắn rác, Thư rác, SMS Spam.1
I. mở đầU
Trong thế giới phẳng ngày nay, ứng dụng công 
nghệ thông tin để có thể giao tiếp nhanh chóng, 
thuận tiện và hiệu quả là điều tất yếu. Cùng với 
điện thoại và thư điện tử, tin nhắn (SMS) đã tạo 
nên một cuộc cách mạng về trao đổi thông tin. Theo 
thống kê từ Open University (2014) dựa trên báo 
cáo của các hãng phân tích thị trường, trong năm 
2014, 90% số người trên thế giới nhắn tin ít nhất 
một lần mỗi ngày. Mỗi tháng, trên 350 tỷ tin nhắn 
được gửi đi trên toàn thế giới. Người dùng nước 
Anh đã đóng góp khoảng 140 tỷ tin nhắn trong năm 
2014 [1]. Con số này thậm chí còn cao hơn nữa ở 
những nước đang phát triển. Những thống kê trên 
Tác giả liên lạc: Vũ Minh Tuấn, 
email: minhtuan_fit@hanu.edu.vn
Đến tòa soạn: 10/11/2016, chỉnh sửa: 24/1/2016, 
chấp nhận đăng: 24/1/2016
cho thấy, mặc dù ra đời sau thư điện tử nhưng tin 
nhắn SMS lại đang phát triển rất nhanh và đang có 
xu hướng chiếm ưu thế do một số đặc điểm đặc thù.
Kể từ khi xuất hiện, thư rác đã trở thành vấn đề 
nan giải và phiền phức, làm đau đầu các nhà cung 
cấp dịch vụ thư điện tử cũng như người dùng trên 
toàn thế giới nói chung và Việt Nam nói riêng. Tuy 
nhiên, khi cuộc chiến chống thư rác vẫn đang hết 
sức quyết liệt và chưa có hồi kết thì một mối đe 
dọa mới đối với người dùng mạng viễn thông lại 
phát sinh và ngày càng nhức nhối. Đó là vấn nạn 
tin nhắn rác. Điều này cũng không quá khó giải 
thích. Với số lượng người dùng khổng lồ, liên tục 
gia tăng trên toàn thế giới, người dùng điện thoại 
đã và đang trở thành những “con mồi béo bở” để 
những kẻ phát tán tin nhắn rác, những nhà cung cấp 
dịch vụ quảng cáo, marketting tha hồ tấn công, lợi 
dụng để truyền tải thông tin, giới thiệu dịch vụ, sản 
phẩm. Theo thống kê của Trung tâm ứng cứu khẩn 
cấp máy tính Việt Nam (VNCERT), mỗi ngày có 
hàng triệu tin nhắn rác được gửi đi, tương đương 
với hàng triệu thuê bao bị tấn công bởi những 
thông tin không có giá trị; đồng thời gây ra áp lực 
rất lớn lên hạ tầng viễn thông di động trong nước. 
Để giải quyết mối đe dọa trên, cần phải kết hợp 
rất nhiều biện pháp mới có thể xử lý triệt để như 
chính sách quản lý đối với các công ty viễn thông, 
các công ty cung cấp dịch vụ quảng cáo, nâng cao 
ý thức người dùng về bảo mật thông tin cá nhân 
(địa chỉ thư điện tử, số điện thoại) và các giải pháp 
kỹ thuật. Đối với giải pháp kỹ thuật, bài toán đặt 
ra cho các nhà khoa học là phát hiện và ngăn chặn 
việc phát tán thư rác hiệu quả và kịp thời.
Trong bài báo này, với kinh nghiệm và những kết 
quả nghiên cứu đã đạt được trong lĩnh vực phát 
Vũ Minh Tuấn, Đặng Đình Quân, Nguyễn Thanh Hà, Trần Quang Anh
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Số 3 - 4 (CS.01) 2016 35
hiện và ngăn chặn thư rác, chúng tôi đề xuất một 
phương pháp học máy lọc tin nhắn rác sử dụng 
SpamAssassin. Từ phương pháp được đề xuất, một 
mô hình khép kín để huấn luyện, tạo ra các bộ luật 
đã được xây dựng, thực nghiệm và đánh giá kết 
quả. Từ đó, tạo tiền đề để thực hiện những nghiên 
cứu khác dựa trên công nghệ này.
Bài báo được trình bày với cấu trúc như sau: Phần 
II giới thiệu về các công nghệ lọc thư rác hiện tại, 
đồng thời phân tích sự tương đồng và khác biệt 
giữa thư rác và tin nhắn rác. Phần tiếp theo, chúng 
tôi trình bày về phương án sử dụng SpamAssassin, 
một giải pháp được sử dụng rộng rãi trong ngăn 
chặn thư rác, áp dụng cho việc lọc tin nhắn rác. 
Mô hình triển khai chi tiết cũng được đề cập trong 
phần này. Trong phần IV, trọng tâm của bài nghiên 
cứu xoay quanh thí nghiệm được thực hiện với tệp 
dữ liệu mẫu; kết quả thu được của thí nghiệm được 
phân tích để đánh giá chính xác về tiềm năng của 
phương pháp và mô hình triển khai. Cuối cùng là 
phần Thảo luận, tóm lược lại vấn đề nghiên cứu và 
đề cập đến hướng phát triển tiếp theo.
II. KIếN THứC NỀN TảNG
A. So sánh thư điện tử và tin nhắn SMS
Ý tưởng của nghiên cứu này là ứng dụng công nghệ 
lọc thư rác vào tin nhắn rác. Chính vì vậy, việc hiểu 
rõ sự tương đồng và khác biệt giữa hai loại “spam” 
này rất quan trọng.
Về mục đích sử dụng, cả thư điện tử và tin nhắn đều 
là phương tiện trao đổi thông tin của người dùng. 
Tuy nhiên, do giao thức trao đổi dữ liệu không 
giống nhau nên mỗi loại đều mang những đặc điểm 
riêng. Thư điện tử đã và đang được sử dụng rộng 
rãi nhất do lịch sử hình thành sớm hơn và có những 
lợi thế nhất định khi được coi như một kênh giao 
tiếp chính thống bằng văn bản. Người dùng có thể 
gửi thư đến một nhóm rất nhiều người dùng khác 
một cách dễ dàng mà không hề phải trả thêm phí 
dịch vụ. Thư điện tử gửi đi có thể được công nhận 
như một loại bằng chứng để lấy căn cứ làm việc. 
Tuy nhiên, điểm bất lợi của tin nhắn so với thư điện 
tử lại nằm ở tính tiện dụng và tức thì. Người dùng 
có thể gửi tin nhắn SMS bất kỳ lúc nào với thiết bị 
di động cầm tay và tin nhắn đó sẽ được chuyển đến 
người nhận ngay lập tức. Việc này rất thuận tiện 
khi người nhận không có máy tính hoặc không có 
kết nối internet. Tuy nhiên, đây cũng chính là lý do 
khiến cho tin nhắn SMS nhanh chóng bị những kẻ 
phát tán tin nhắn rác lợi dụng để “tấn công” người 
sử dụng điện thoại di động. Do hệ thống phát hiện 
và ngăn chặn tin nhắn rác chưa phát triển như công 
nghệ chặn thư rác nên tin nhắn rác có khả năng đến 
được với người dùng cao hơn. Theo thống kê vào 
năm 2014 của tạp chí Business-2-Communication, 
tỷ lệ mở tin nhắn của người dùng là 98% trong 
khi tỷ lệ đó ở thư điện tử chỉ là 22% khi nhận 
được thông điệp từ các chiến dịch marketing trên 
di động [2].
Cấu trúc và dữ liệu của tin nhắn và thư điện tử cũng 
có những điểm tương đồng, khác biệt nhất định [3]. 
Điều này được thể hiện trong bảng 1. 
Độ dài giới hạn của tin nhắn SMS là 160 ký tự, 
do đó, người dùng có xu hướng viết tắt để giảm 
phát sinh cước phí. Mỗi ngôn ngữ đều có những 
chữ viết tắt nhất định như: “Anh” => “a”, “Em” 
=>“e”, trong tiếng Việt hay “Thank you” => “tks”, 
“you” => “u” trong tiếng Anh. Trong khi đó, thư 
điện tử không giới hạn về độ dài nên người gửi sẽ 
tự do và linh động hơn trong việc soạn thảo nội 
dung gửi đi. Phần cấu trúc thư điện tử và tin nhắn 
SMS tuy có đôi chút khác biệt (bảng 1) nhưng về 
cơ bản, các trường dữ liệu của cả hai đều tương 
đồng. Đây là cơ sở rất quan trọng để ứng dụng 
công nghệ phát hiện thư rác vào tin nhắn rác SMS. 
Một điểm đáng quan tâm nữa khi so sánh thư 
điện tử và tin nhắn là phương thức truyền và lưu 
trữ thông tin. Thư điện tử được lưu trữ trên máy 
chủ; người dùng sử dụng các phần mềm như MS 
Outlook, Thunderbird để tải về máy tính cá nhân 
hoặc thiết bị di động để đọc. Với cơ chế này, việc 
lọc thư rác có thể thực hiện rất thuận lợi trên chính 
máy chủ lưu trữ thư trong khi tin nhắn được chuyển 
trực tiếp về thiết bị di động của người dùng và lưu 
trữ trên đó nên công nghệ phát hiện và ngăn chặn 
tin nhắn rác sẽ gặp nhiều khó khăn hơn.
 LỌC TIN NHẮN RÁC VỚI SPAM-ASSASSIN
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG36 Số 3 - 4 (CS.01) 2016
B. Công nghệ lọc tin nhắn rác SMS
Hiện tại, trên thế giới cũng đã có một số hướng 
nghiên cứu về công nghệ phát hiện tin nhắn rác. 
Tạp chí khoa học quốc tế “Expert System with 
Applications” số 39 (2012) có đăng một bài báo 
tương đối tổng quan về các phương pháp và cơ 
sở dữ liệu mẫu liên quan đến lọc tin nhắn rác của 
Sarah .D, Mark .B và Derek .G chủ yếu dựa trên 
nội dung tin nhắn [4]. Trong phần đầu bài, chúng 
tôi đánh giá sự tương đồng và khác biệt giữa thư 
điện tử và tin nhắn. Đây chính là cơ sở để phát 
triển những thuật toán lọc tin nhắn rác dựa trên lọc 
thư rác. Những nghiên cứu mới nhất về phương 
pháp phát hiện tin nhắn rác dựa trên nội dung đều 
được đề cập trong bài báo, cụ thể như: cơ chế phân 
loại với SVMs, k-NN hay Bayes Có những 
nhà nghiên cứu đã khá thành công như Junaid và 
Farooq trong việc sử dụng các thuật toán tiến hóa 
để lọc tin nhắn rác [5]. Bên cạnh cách tiếp cận dựa 
trên nội dung tin nhắn, còn có một số phương pháp 
dựa trên các đặc điểm của tin nhắn như tần suất gửi 
tin, độ dài tin nhắn, khoảng cách giữa người gửi - 
người nhận để phát hiện tin nhắn rác.
Trong báo cáo tại hội thảo SPSM’13, tác giả 
Akshay Narayan (2013) đã công bố kết quả thí 
nghiệm để đánh giá hiệu quả của một số phần mềm 
chặn tin nhắn rác trên thiết bị di động trên hệ điều 
hành Android [6]. Tất cả các ứng dụng được thử 
nghiệm đều hoạt động theo cơ chế xây dựng “danh 
sách đen” (blacklist) để nhận diện tin nhắn rác. Có 
một số ứng dụng chặn chính xác tin nhắn từ những 
số lạ nhưng không ổn định mà phụ thuộc vào tập 
dữ liệu kiểm thử.
Tại Việt Nam, hiện tại cũng đã có một số nhóm 
nghiên cứu và doanh nghiệp tập trung vào hướng 
nghiên cứu này. Năm 2013, Trung tâm Ứng cứu 
khẩn cấp máy tính Việt Nam (VNCERT) đã xây 
dựng đề án “Xây dựng hệ thống ngăn chặn, phòng 
chống thư rác”. Tuy nhiên, mặc dù đề án bao gồm 
rất nhiều phân hệ khác nhau nhưng phần liên quan 
đến tin nhắn rác chỉ dừng lại ở việc điều phối và 
xử lý tin nhắn rác chứ không đề cập đến việc phát 
hiện tin nhắn rác; và đặc biệt là tin nhắn rác bằng 
Tiếng Việt.
Bảng 1. Bảng so sánh thư điện tử và tin nhắn SMS
Yếu tố 
so sánh Thư điện tử Tin nhắn SMS
Độ tài Không giới hạn
160 ký tự (Với bộ mã 7-bit)
140 ký tự (Với bộ mã 8-bit)
70 ký tự (Với bộ mã 16-bit)
Kiểu 
trao đổi 
thông 
tin
Tự do
Có xu hướng viết tắt, lược 
bỏ các cấu trúc ngữ pháp 
phức tạp và không có dấu 
(nếu dùng tiếng Việt)
Dữ liệu
Người gửi (Địa 
chỉ thư), người 
nhận (Địa chỉ 
thư), thời gian, 
tiêu đề, CC, nội 
dung văn bản, 
tệp tin đính kèm, 
ảnh (nếu có)
Người gửi (Số điện thoại), 
người nhận (số điện thoại), 
thời gian, nội dung văn 
bản, trung tâm nhắn tin, 
bộ mã hóa
Lưu trữ Máy chủ thư điện tử Thiết bị người dùng cuối
Trước đó, vào năm 2011, nhà nghiên cứu Nguyễn 
Đức Tuân (VNCERT) cũng chủ trì một đề tài mang 
tên “Nghiên cứu và xây dựng hệ thống tiếp nhận 
và điều phối xử lý tin nhắn SMS rác tại Việt Nam”. 
Tương tự như đề án trên, đề tài này cũng chỉ tập 
trung vào việc tiếp nhận và điều phối xử lý chứ 
chưa chú trọng đến phần phát hiện tin nhắn rác. 
Hiện tại, Công ty Cổ phần Viễn thông Quân đội 
Viettel công bố có thể chặn tới 90% tin nhắn rác 
[7]. Tuy nhiên, công nghệ cụ thể đơn vị này sử 
dụng lại không được công bố rộng rãi nên rất hạn 
chế trong việc nghiên cứu và tiếp cận thông tin.
III. mÔ HìNH lỌC TIN NHắN RÁC VớI 
spAmAssAssIN
A. Giới thiệu về SpamAssassin
SpamAssassin là một hệ thống phần mềm có chức 
năng phân tích, đánh giá các thư điện tử nhận được 
và đưa ra kết luận rằng thư đó là thư rác hay thư hợp 
lệ. Hệ thống hoạt động dựa trên nguyên tắc so sánh 
các phần khác nhau của một thư điện tử với các bộ 
luật được định nghĩa sẵn. Với mỗi luật tương ứng, 
thư điện tử sẽ được tăng hoặc giảm điểm đánh giá. 
Một thư điện tử đạt điểm đến ngưỡng (threshold) 
đủ cao thì sẽ bị coi là thư rác [8].
Vũ Minh Tuấn, Đặng Đình Quân, Nguyễn Thanh Hà, Trần Quang Anh
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Số 3 - 4 (CS.01) 2016 37
Luật của SpamAssassin bao gồm ba phần: loại luật 
(header hoặc body), mô tả luật (describe), điểm số 
(score). Dưới đây là một luật điển hình thường thấy 
trong các bộ luật của SpamAssassin:
header FROM_STARTS_WITH_NUM 
From =~ /^\d\d/
describe FROM_STARTS_WITH_NUM 
From: starts with nums
score FROM_STARTS_WITH_NUM 0.390
Hình 1. Mẫu luật SpamAssassin
Luật mẫu trên được đặt tên là FROM_STARTS_
WITH_NUM. Với luật này, SpamAssassin sẽ kiểm 
tra xem phần tiêu đề của thư điện tử có bắt đầu bằng 
hai chữ số hay không dựa trên Regular Expression 
(Regex). Nếu thư nào khớp với luật này sẽ được 
tăng số điểm tương ứng.
Mặc dù hiện tại đang có rất nhiều sản phẩm phát 
hiện và chặn thư rác nhưng SpamAssassin vẫn là 
một trong những hệ thống phổ biến nhất.
B. Lọc tin nhắn rác với SpamAssassin
Theo những kết quả nghiên cứu và thực nghiệm 
của chúng tôi, sử dụng SpamAssassin để phát 
hiện và chặn thư rác (với ngôn ngữ tiếng Việt) rất 
khả quan. Tại ngưỡng 2.5 của SpamAssassin, tỷ 
lệ phát hiện thư rác tiếng Việt là 81.4% và hoàn 
toàn không có lỗi đánh dấu nhầm thư hợp lệ thành 
thư rác (0%) [9]. Căn cứ trên kết quả đó, cùng với 
những đánh giá về tính tương đồng của thư điện tử 
và tin nhắn SMS ở phần II.A, chúng tôi cho rằng 
việc ứng dụng SpamAssassin là khả thi và có cơ sở.
Để mô hình ứng dụng này hoạt động hiệu quả, cần 
thực hiện một số cải biến như sau:
▪ Thay đổi bộ luật để phù hợp với đặc thù của tin 
nhắn rác SMS.
▪ Thu thập tập dữ liệu tin nhắn SMS (cả tin hợp 
lệ và tin rác) phục vụ việc huấn luyện hệ thống 
học máy.
▪ Cập nhật và tối ưu để hệ thống có thể chạy độc 
lập, tích hợp với các SMS Gateway của nhà 
mạng hoặc chạy trên chính thiết bị di động của 
người dùng cuối.
Sau khi thực hiện những điều chỉnh phù hợp, thực 
nghiệm sẽ được thực hiện trên tập dữ liệu mẫu. Chi 
tiết về hệ thống, cách thức vận hành được mô tả chi 
tiết trong phần tiếp theo.
C. Mô tả hệ thống
Hệ thống bao gồm hai phần chính: Hệ thống học 
máy dựa trên dữ liệu mẫu để sinh ra bộ luật và 
Phần mềm chạy trên thiết bị di động sử dụng bộ 
luật được sinh ra để phát hiện và ngăn chặn tin 
nhắn rác. Hình 2 thể hiện cấu trúc của toàn bộ hệ 
thống.
Hình 2. Mô hình triển khai hệ thống
1) Hệ thống học máy sinh bộ luật
Như đã đề cập ở phần III.A, SpamAssassin phát 
hiện thư rác dựa trên nguyên lý lọc dùng luật có 
trọng số. Hình thức này được áp dụng tương tự 
việc lọc tin nhắn rác (hình 3); tức là đối với mỗi tin 
nhắn m (1...n), nếu khớp với một luật r (1...n) thì sẽ 
nhận được một điểm trọng số tương ứng. Khi tổng 
điểm này đạt hoặc lớn hơn ngưỡng T thì tin nhắn 
m bị coi là Spam.
Trước khi thực hiện huấn luyện và sinh bộ luật, 
nhóm nghiên cứu phải chuẩn bị tập dữ liệu mẫu. 
Tập dữ liệu này cần được phân loại và gắn nhãn 
(tin rác hay tin hợp lệ). Chi tiết về tập dữ liệu được 
mô tả kỹ hơn ở phần IV.A. Việc xây dựng các luật 
được thực hiện với các bước như sau:
 LỌC TIN NHẮN RÁC VỚI SPAM-ASSASSIN
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG38 Số 3 - 4 (CS.01) 2016
Bước 1: Tách từ có nghĩa từ tin nhắn: Chúng tôi sử 
dụng bộ công cụ vnTokenizier để tách các từ từ nội 
dung tin nhắn [11]. Các từ này sẽ được xuất ra dưới 
dạng danh sách theo định dạng XML.
Bước 2: Lựa chọn từ khóa để xây bộ luật: 
Việc lựa chọn từ khóa để xây dựng bộ luật được 
dựa trên công thức tính như sau:
( ) ( )
( )
( ) ( )( )
| (1)
| (2)
ts
th
P E H
V P E H
P H
P E H
V P E H
P H
∧
= =
∧
= =
Trong đó: V
ts
 và V
th
 lần lượt thể hiện mối liên hệ 
giữa từ khóa t với thư rác và từ khóa t với thư hợp lệ.
Sau khi có V
ts 
 và V
th
, N từ khóa có giá trị cao nhất 
tính theo tỷ lệ R
t
 = V
ts
 / V
th
 sẽ được chọn. N sẽ là số 
lượng tập luật (cũng chính là yếu tố quyết định hiệu 
suất của tập luật). Nếu E là giả thuyết một tin nhắn 
là spam và H là giả thuyết một tin nhắn là ham và 
đều chứa từ khóa t thì công thức tính V
ts 
 và V
th
 dựa 
trên lý thuyết xác suất có điều kiện (Conditional 
Propability) như sau:
 ( )
( )
( )
( )
( )
 (3)
 (4)
 (5)
 (6)
 (7)
A CE
A B C D
B DP E
A B C D
A BP H
A B C D
AP E H
A B C D
BP E H
A B C D
+
=
+ + +
+
=
+ + +
+
=
+ + +
∧ =
+ + +
∧ =
+ + +
Trong đó: Với từ khóa t, A và B là số lần tin nhắn 
spam và hàm chứa t; C và D là số lần tin nhắn spam 
và hàm không chứa t. Giá trị xác suất trong (1) và 
(2) sẽ được tính theo công thức trên.
Nhóm nghiên cứu nhận thấy phần lớn tin nhắn rác 
đều có dấu hiệu nhận dạng đặc trưng cho từng loại 
tin nhắn rác. Các dấu hiệu này có thể nhận ra được 
thông qua việc quan sát dữ liệu. Ví dụ: tin nhắn bán 
sim số đẹp (chứa nhiều số điện thoại), tin nhắn lừa 
đảo (chứa cụm từ yêu cầu thuê bao soạn tin nhắn 
đến tổng đài), Có thể dùng Regular Expression 
để nhận diện những mẫu tin nhắn đó, ví dụ:
/([0-9]{4,}[^0-9].{1,}){3,}/s
/s(0|o)(@|a)n.+gu(j|i).+?\d+/is
/cl(i|1)p ?sexy?/i
Chính vì vậy, các luật heuristics nói trên được bổ 
sung vào bộ luật để tăng thêm hiệu quả đối với tin 
nhắn rác có cấu trúc.
Hình 3. Mô tả nguyên lý lọc dùng bộ luật có trọng số
Bước 3: Cập nhật điểm cho bộ luật:
Các luật được ánh xạ vào một mạng nơron một lớp 
theo nguyên tắc: Mỗi luật tương ứng với một nút 
mạng, điểm số của luật tương ứng với trọng số nút 
mạng để thực hiện tối ưu hóa theo phương pháp 
Stochastic Gradient Descent [12]. Cụ thể như sau: 
Hệ thống sử dụng hàm chuyển giao tuyến tính (8) 
và hàm kích hoạt logsig (9) để ghép trọng số với 
không gian điểm số các luật.
( )
( )
1
( )
1
(9)
1
(8)
N
i i
i
f x
f x w x
y x
e
=
−
=
=
+
∑
Trong đó: w
i 
biểu diễn điểm số i và x
i 
thể hiện việc 
một tin nhắn có kích hoạt luật i hay không; hàm 
chuyển giao (8) sẽ trả về điểm số của tin nhắn. 
Vũ Minh Tuấn, Đặng Đình Quân, Nguyễn Thanh Hà, Trần Quang Anh
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Số 3 - 4 (CS.01) 2016 39
2) Phần mềm trên di động
Mặc dù bộ luật được sinh ra hoàn toàn có thể áp 
dụng trên các SMS Gateway đặt tại các nhà mạng 
để ngăn chặn tin nhắn rác trước khi chúng được 
chuyển đến thiết bị của người dùng nhưng việc 
triển khai gặp rất nhiều khó khăn cả về thủ tục triển 
khai, phối hợp với nhà mạng cũng như vấn đề kĩ 
thuật. Chính vì vậy, để có thể thực hiện thí nghiệm 
sớm, dễ dàng hơn, nhóm nghiên cứu đã xây dựng 
một phần mềm trên nền tảng Android dành cho các 
thiết bị di động của người dùng cuối. Phần mềm sử 
dụng trực tiếp bộ luật để phân tích và lọc tin nhắn 
rác ngay trên thiết bị di động của người dùng.
Về mặt giao diện người dùng và chức năng, phần 
mềm gồm có ba chức năng chính (hình 4):
Hình 4. Giao diện phần mềm trên di động
▪ Tải tập luật từ máy chủ: Bộ luật được sinh ra 
trên máy chủ sẽ được phần mềm tải về thông 
qua kết nối Internet. Bộ luật này sẽ được cập 
nhật thường xuyên.
▪ Phát hiện và đánh dấu tin nhắn rác: Dựa vào bộ 
luật tải về, phần mềm chạy thuật toán với dữ 
liệu là các tin nhắn có trong hộp thư đến của 
điện thoại. Tin nhắn rác sẽ được đánh dấu để 
người dùng dễ dàng nhận biết.
▪ Gửi mẫu tin nhắn rác về máy chủ: Các tin nhắn 
rác sẽ được gửi ngược lại về máy chủ phục vụ 
việc huấn luyện và cập nhật bộ luật (với sự cho 
phép của người dùng).
Do đây là phiên bản thử nghiệm nên chưa thực sự 
hoàn thiện về giao diện cũng như cung cấp đầy đủ 
các chức năng. Tuy nhiên, hai tính năng quan trọng 
nhất là đánh dấu tin nhắn rác và cập nhật bộ luật 
qua Internet đã được triển khai và đáp ứng những 
yêu cầu tối thiểu để thực hiện thí nghiệm, đánh giá 
kết quả của hệ thống.
IV. THí NGHIỆm VÀ KếT qUả
A. Tập dữ liệu mẫu
Tập dữ liệu nhóm nghiên cứu sử dụng gồm có 2781 
tin nhắn, được chia thành hai nhóm tập:
▪ Nhóm dùng để huấn luyện: 476 tin nhắn rác và 
1470 tin nhắn hợp lệ.
▪ Nhóm dùng cho thí nghiệm: 205 tin nhắn rác và 
630 tin nhắn hợp lệ.
Nguồn dữ liệu có được chủ yếu là do thành viên 
nhóm nghiên cứu đóng góp. Đối với nhóm dữ liệu 
huấn luyện, nhóm nghiên cứu phải đọc và gắn mác 
(tin rác hay tin hợp lệ) cho từng tin nhắn. Kết quả 
của thí nghiệm được ghi lại, phân tích và đánh giá 
trong phần tiếp theo của báo cáo.
B. Phân tích và đánh giá kết quả
Sau khi huấn luyện với gần 2000 tin nhắn, bộ luật 
được sinh ra và áp dụng thí nghiệm trên 835 tin 
nhắn thuộc nhóm thí nghiệm. Phần mềm được cài 
đặt trên điện thoại HTC One M7 với thông số kỹ 
thuật như sau: CPU Qualcomm® Snapdragon™ 
600, quad-core, 1.7GHz; RAM 2GB DDR2; OS 
Android™ with HTC Sense™ [13]. Tính trung 
bình, phần mềm mất 0,0134 giây để tính toán và 
đánh giá xem một tin nhắn trong tập thí nghiệm là 
tin nhắn hợp lệ hay tin nhắn rác dựa trên bộ luật đã 
được sinh ra. Kết quả thí nghiệm được mô tả trong 
hình 5 với các đại lượng có đơn vị là tỷ lệ phần 
trăm (%):
▪ Recall: Tỷ lệ tin nhắn rác được phát hiện.
▪ Precision: Tỷ lệ cảnh báo chính xác (Độ tin cậy 
của kết quả).
▪ Ham Error: Tỷ lệ tin nhắn hợp lệ bị lọc nhầm.
 LỌC TIN NHẮN RÁC VỚI SPAM-ASSASSIN
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG40 Số 3 - 4 (CS.01) 2016
Hình 5. Kết quả thí nghiệm với tập dữ liệu 825 tin nhắn
Theo như kết quả ghi nhận, phần mềm đạt hiệu quả 
tốt nhất khi đạt ngưỡng 1.175. Với ngưỡng này, tỷ 
lệ recall đạt tới 94% trong khi tỷ lệ chặn nhầm tin 
hợp lệ chỉ ở mức 0.15%. Như vậy, tỷ lệ cảnh báo 
chính xác ở ngưỡng này lên đến 99.5%. Ở ngưỡng 
thấp hơn (1.0), mặc dù tỷ lệ tin nhắn rác được phát 
hiện tăng lên đáng kể (gần 96%) nhưng tỷ lệ Ham 
Error cũng tăng lên rất cao so với ngưỡng 1.175 
(0.6%) và tỷ lệ cảnh báo chính xác chỉ còn khoảng 
97%. Đặc biệt, khi tăng ngưỡng lên đến 2.8 thì tỷ 
lệ phát hiện tin nhắn rác giảm mạnh, chỉ còn 67%. 
V. THảO lUẬN
SpamAssassin là một trong những phương pháp rất 
phổ biến và hiệu quả để phát hiện và lọc thư rác. 
Trên cơ sở những nghiên cứu đạt được với công 
nghệ lọc thư nhắn rác tiếng Việt, nhóm nghiên cứu 
đã triển khai hệ thống lọc tin nhắn rác SMS. Các bộ 
luật được sinh ra và tối ưu, sau đó chạy trên phần 
mềm lọc tin nhắn rác cài trực tiếp trên thiết bị di 
động của người dùng cuối. 
Mặc dù tập dữ liệu mẫu còn rất giới hạn nhưng kết 
quả thu được tương đối khả quan. Kết quả đó sẽ là 
cơ sở để nhóm nghiên cứu tiếp tục hoàn thiện giải 
pháp và sản phẩm với những dự định trong tương 
lai gần:
▪ Trước hết, nhóm sẽ mở rộng cách tiếp cận, 
nghiên cứu và thực hiện thí nghiệm với một 
số phương pháp khác để so sánh kết quả với 
phương pháp hiện tại hướng đến một giải pháp 
hiệu quả phát hiện và ngăn chặn tin nhắn rác.
▪ Triển khai trên hệ thống chặn tin nhắn rác trên 
SMS Gateway của các nhà mạng.
▪ Phát triển phần mềm trên các nền tảng khác như 
Windows, iOS, Blackberry 10
▪ Mở rộng phạm vi thu thập dữ liệu mẫu để kết 
quả thử nghiệm khách quan và chính xác hơn.
▪ Nghiên cứu thêm các đặc trưng của tin nhắn 
rác (tập trung vào tin nhắn rác tiếng Việt) để 
nâng cao hiệu quả phát hiện và ngăn chặn tin 
nhắn rác.
▪ Bổ sung thêm các tính năng như: tự động gửi 
mẫu tin nhắn rác về hệ thống, có thư mục riêng 
chứa tin nhắn rác để người dùng không phải 
tiếp xúc với những tin nhắn rác ngay cả khi tin 
đã được gửi đến thiết bị.
TÀI lIỆU THAm KHảO
[1] T. O. University, “2014 Text Messaging Us-
age Statistics,” 3 Dec 2014. [Online]. Avail-
able: 
news/2014-text-messaging-usage-statistics. 
[Accessed 10 Nov 2016].
[2] A. Doherty, “SMS Versus Email Marketing,” 
28 July 2014. [Online]. Available: 
business2community.com/digital-marketing/
sms-versus-email-marketing-0957139. [Ac-
cessed 5 November 2016].
[3] M. Taufiq Nuruzzaman, Changmoo Lee, 
Mohd. Fikri Azli bin Abdullah, Deokjai Choi, 
“Simple SMS spam filtering on independent 
mobile phone,” in 11th IEEE Conference on 
Computer and Information Technology, Cy-
prus, 2011. 
[4] Sarah Jane Delany, Mark Buckley, Derek 
Greene, “SMS spam filtering: Methods and 
data,” Expert Systems with Applications, vol. 
39, no. 10, p. 9899-9908, 2012. 
[5] Muhammad Bilal Junaid, Muddassar Farooq, 
“Using evolutionary learning classifiers to do 
MobileSpam (SMS) filtering,” in Proceed-
ings of the 13th annual conference on Genetic 
and evolutionary computation (GECCO’11), 
New York, NY, USA, 2011. 
[6] Akshay Narayan, Prateek Saxena, “The Curse 
of 140 Characters: Evaluating the Efficacy of 
SMS Spam Detection on Android,” in Secu-
rity and Privacy in Smartphones and Mobile 
Devices, Berlin, Germany, 2013. 
Vũ Minh Tuấn, Đặng Đình Quân, Nguyễn Thanh Hà, Trần Quang Anh
Tạp chí KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG
Số 3 - 4 (CS.01) 2016 41
[7] V. T. Corp., “Ứng dụng công nghệ mới, Vi-
ettel chặn được hơn 90% tin nhắn rác,” 3 2 
2016. [Online]. Available: 
com.vn/index.php/chi-tiet-tin-tuc/ung-dung-
cong-nghe-moi-viettel-chan-duoc-hon-90-
tin-nhan-rac. [Accessed 12 10 2016].
[8] A. Schwartz, SpamAssassin, Sebastopol, CA: 
O’Reilly, 2004. 
[9] Minh Tuan Vu, Quang Anh Tran, Frank Jiang, 
Van Quan Tran, “Multilingual Rules for Spam 
Detection,” Journal of Machine to Machine 
Communications, vol. 1, p. 107-122, 2014. 
[10] Gordon V. Cormack, José María Gómez Hi-
dalgo, Enrique Puertas Sánz, “Feature Engi-
neering for Mobile (SMS) Spam Filtering,” 
in SIGIR’07, Amsterdam, The Netherlands, 
2007. 
[11] L. H. Phuong, “vnTokenizer -- Vietnam-
ese word segmentation | Lê Hồng Phương,” 
College of Science, Vietnam National Uni-
versity, [Online]. Available: 
vnu.edu.vn/phuonglh/softwares/vnTokenizer. 
[Accessed 8 Nov 2016].
[12] John B. Carlin, Hal S. Stern, David B. Dun-
son, Aki Vehtari, Donald B. Rubin, Bayesian 
Data Analysis, CRC Press, 2004. 
[13] H. Corporation, “HTC One (M7) Specs and 
Reviews | HTC United States,” HTC Corpo-
ration, [Online]. Available: 
com/us/smartphones/htc-one-m7/. [Accessed 
8 Nov 2016].
sms spAm FIlTeRING WITH 
spAmAssAssIN
Abstract: As the mobile messaging service 
becomes more popular and evolving, it is time for 
spam messages to flood the telecommunication 
networks. Like spam, junk messages not only 
annoy users, but also put pressure on the 
telecommunications infrastructure and are used as 
a tool to carry out phishing scams, malicious code 
and virus spreading... On the basis of spam detection 
technology, specifically with SpamAssassin, we 
has developed a spam detection system, including: 
rule-generating system and applications for mobile 
devices. The results show that this is a feasible 
approach with a 94% spam detection rate while a 
false false positive rate of 0.15%.
Vũ Minh Tuấn là giảng viên 
tại khoa Công nghệ thông tin - 
Trường Đại học Hà Nội. Hiện tại, 
anh đang làm nghiên cứu sinh 
ngành Hệ thống thông tin tại 
Học viện Công nghệ Bưu chính 
Viễn thông. 
Lĩnh vực nghiên cứu và chuyên 
môn bao gồm: AntiSpam, công 
nghệ phần mềm và phân tích, 
thiết kế hệ thống thông tin.
Đặng Đình Quân là giảng viên 
tại khoa Công nghệ thông tin - 
Trường Đại học Hà Nội. 
Lĩnh vực nghiên cứu và chuyên 
môn bao gồm: AntiSpam, học 
máy và giải thuật tiến hóa.
Nguyễn Thanh Hà hiện đang 
công tác tại Sở Thông tin và 
Truyền thông Hà Nội. Hiện 
chị đang làm nghiên cứu sinh 
ngành Hệ thống thông tin tại 
Học viện Công nghệ Bưu chính 
Viễn thông. 
Lĩnh vực nghiên cứu và chuyên 
môn bao gồm: AntiSpam, công 
nghệ phần mềm và hệ thống 
thông tin.
PGS.TS Trần Quang Anh hiện 
là Phó Giám đốc Học viện Công 
nghệ Bưu chính Viễn thông. Ông 
hoàn thành chương trình thạc 
sĩ và tiến sĩ tại Đại học Trường 
Thanh Hoa, Trung Quốc. 
Lĩnh vực nghiên cứu của ông 
bao gồm: an ninh mạng, thuật 
toán tiến hóa, chống thư rác