一种基于小样本学习的电子邮件作者身份归属识别方法

摘要

本发明是针对电子邮件作者身份归属的识别方法，检测的对象是电子邮件。本方法应用于电子邮件属主识别领域，其核心是针对电子邮件头部，在筛选出有价值的头部字段后，通过统计算法计算这些字段的特征。针对电子邮件正文，通过Word2Vec算法构建单词级别的文本表征，通过CNN算法构建字符级别文本表征，利用BiLSTM算法与自注意力机制捕获邮件作者书写习惯特征。将三部分特征进行融合得到新的表征，利用动态路由算法构建作者身份的类别向量，最后使用神经张量计算匿名邮件与作者类向量间的相似性，依据相似性分数为匿名邮件样本分配标签，最终实现作者的识别，该方法可以解决网络匿名攻击邮件的归属判定，为攻击溯源提供支撑。