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Analysing e-mail text authorship for forensic purposes

机译:分析电子邮件文本作者身份以进行取证

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摘要

E-mail has become the most popular Internet application and with its rise in use has come an inevitable increase in the use of e-mail for criminal purposes. It is possible for an e-mail message to be sent anonymously or through spoofed servers. Computer forensics analysts need a tool that can be used to identify the author of such e-mail messages.ududududThis thesis describes the development of such a tool using techniques from the fields of stylometry and machine learning. An author's style can be reduced to a pattern by making measurements of various stylometric features from the text. E-mail messages also contain macro-structural features that can be measured. These features together can be used with the Support Vector Machine learning algorithm to classify or attribute authorship of e-mail messages to an author providing a suitable sample of messages is available for comparison.ududududIn an investigation, the set of authors may need to be reduced from an initial large list of possible suspects. This research has trialled authorship characterisation based on sociolinguistic cohorts, such as gender and language background, as a technique for profiling the anonymous message so that the suspect list can be reduced.
机译:电子邮件已成为最流行的Internet应用程序,并且随着其使用量的增加,不可避免地增加了将电子邮件用于犯罪目的的使用。电子邮件可能是匿名发送的,也可能是通过欺骗性服务器发送的。计算机取证分析人员需要一种可用来识别此类电子邮件消息作者的工具。 ud ud ud ud本论文介绍了使用笔法和机器学习领域的技术来开发这种工具的方法。通过从文本中测量各种样式特征,可以将作者的风格简化为一种样式。电子邮件还包含可以测量的宏结构功能。这些功能可以与支持向量机学习算法一起使用,以对电子邮件的作者进行分类或归因于作者,前提是可以提供合适的消息样本进行比较。 ud ud ud ud可能需要从最初的大量可能嫌疑犯中减少作者的数量。这项研究已经尝试根据社会语言队列(例如性别和语言背景)来描述作者身份,以此作为分析匿名消息的技术,从而可以减少可疑名单。

著录项

  • 作者

    Corney Malcolm W.;

  • 作者单位
  • 年度 2003
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
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  • 中图分类

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