Tässä tutkielmassa tutustutaan kirjallisuuden avulla yleisesti käytössä oleviin roskapostin torjuntamenetelmiin. Myös niitä soveltava järjestelmäkokonaisuus esitellään. Työssä käsitellään esimerkiksi mustat DNS-listat, kollaboratiivisia tekniikoita ja harmaalistaus. Sisältöpohjaisiin menetelmiin, erityisesti bayesiläiseen luokitteluun ja logistiseen regressioanalyysiin tutustutaan tarkemmin. Tutkielmassa perehdytään myös roskapostitusta rajoittavaan lainsäädäntöön ja pohditaan, minkälaisilla keinoilla päädyttäisiin kokonaisuuden kannalta parhaaseen lopputulokseen. Työn kokeellisessa osuudessa verrataan logistista regressioanalyysiä ja bayesiläistä luokittelua roskapostintunnistuksessa realistisella koeasetelmalla käyttäen aitoa sähköpostikorpusta aineistona. Tärkeimmät kokeisiin perustuvat johtopäätökset ovat, että logistiseen regressioanalyysiin pohjaava tunnistus täydentäisi luokittelutuloksen puolesta erinomaisesti roskapostintorjuntajärjestelmää bayesiläisen luokittelijan rinnalla, mutta menetelmänä se on liian hidas tietokantanoudoista johtuvan I/O-vaativuuden takia. Lisäksi todetaan, että jopa käytettyä luokittelumenetelmää tärkeämpi seikka oppivaa roskapostintunnistusta hyödyntävässä järjestelmässä saattaa olla luokittelijalle syötetty aineisto, jonka laadun varmistamiseen on syytä panostaa erityisesti monen käyttäjän roskapostintorjuntajärjestelmässä, jossa luokitellaan kaikkien käyttäjien viestit samaan aineistoon perustuen.
