Luận văn tập trung nghiên cứu các thuật toán lọc thư rác phổ biến, bao gồm các phương pháp dựa trên luật, bộ lọc Bayes, máy học (như SVM, Random Forest) và mô hình học sâu, nhằm đánh giá hiệu quả trong việc phát hiện thư rác. Từ đó, luận văn đề xuất và xây dựng một hệ thống lọc email nội bộ phù hợp với đặc thù dữ liệu của tổ chức. Kết quả thực nghiệm trên tập dữ liệu email nội bộ cho thấy mô hình kết hợp giữa bộ lọc Bayes và Random Forest đạt độ chính xác cao, giảm thiểu tỷ lệ dương tính giả, đồng thời đảm bảo tốc độ xử lý. Hệ thống được triển khai thử nghiệm đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả trong việc ngăn chặn thư rác, góp phần nâng cao an toàn thông tin và năng suất làm việc trong môi trường doanh nghiệp.