[发明专利]验证用户电子邮件真实性的系统及关联的装置和处理方法在审
申请号: | 202110026500.2 | 申请日: | 2021-01-08 |
公开(公告)号: | CN112667981A | 公开(公告)日: | 2021-04-16 |
发明(设计)人: | 王海;李若愚 | 申请(专利权)人: | 支付宝实验室(新加坡)有限公司 |
主分类号: | G06F21/31 | 分类号: | G06F21/31;G06Q10/10;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 北京博思佳知识产权代理有限公司 11415 | 代理人: | 韩果 |
地址: | 新加坡珊顿大*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 验证 用户 电子邮件 真实性 系统 关联 装置 处理 方法 | ||
提供了用于验证用户电子邮件真实性的系统及关联的装置和处理方法。所述装置包括处理器。所述处理器可以确定(例如,通过挖掘的方式)真实用户电子邮件和真实用户电子邮件的用户之间的至少一个关联,基于所确定的至少一个关联生成至少一个关联信号,以及基于所述至少一个关联信号生成用于验证至少一个用户电子邮件的真实性的深度学习模型。
技术领域
本公开总体上涉及一种适用于验证一个或多个用户电子邮件的真实性的系统。本公开还涉及与该系统相关联的装置和/或处理方法。
背景技术
在基于互联网/万维网的环境中,为了进行用户注册,通常会使用电子邮件(email)地址(例如,注册用户是人而非机器人的证明)。
不幸的是,(例如,欺诈者和/或偷懒的用户)可能试图绕过提供合法电子邮件的步骤,以达到上述用户注册的目的。例如,可使用不存在的电子邮件地址。因此,可能会试图提供非真实的电子邮件以达到用户注册的目的。
通常,可以将测试电子邮件传送(即,检查响应)到所提供的电子邮件地址,以确定所提供的电子邮件地址的真实性。然而,测试电子邮件的传送可能潜在地给用户带来不便(例如,导致用户的电子邮件收件箱中不必要的混乱)。此外,测试电子邮件的传送不一定是可靠的认证形式(例如,一些电子邮件服务提供商在收到电子邮件之后,可能默认根据测试电子邮件被传送到与电子邮件服务提供商相关联的域的事实而传送指示连接成功的返回信号)。
确定所提供的电子邮件地址的真实性的其他常规技术/解决方案包括检查邮箱名称是否是乱码。然而,这种技术可能不准确且不健全。
因此,本公开考虑了常规的解决方案/技术不能以用户友好、有效和/或可靠的方式促进对所提供的电子邮件地址的认证。
本公开考虑了需要改进能够对所提供的电子邮件地址进行认证的方式。
发明内容
根据本公开的实施例,提供了一种装置。
所述装置可以被配置为验证至少一个用户电子邮件的真实性。所述装置还可以被配置为接收和处理多个真实用户电子邮件。每个真实用户电子邮件可以与用户相关联。每个真实用户电子邮件还可以与关联于真实用户电子邮件的用户的唯一身份数据相关联。
所述装置可以包括处理器。在一个实施例中,所述处理器可以包括第一部分和第二部分。第一部分可以例如耦接至第二部分。可以通过有线耦接和/或无线耦接的方式(即,有线耦接和无线耦接中的至少一种)来进行耦接。
所述处理器可以确定(例如,通过挖掘的方式)真实用户电子邮件和真实用户电子邮件的用户之间的至少一个关联,基于所确定的至少一个关联生成至少一个关联信号,以及基于所述至少一个关联信号,生成可以用于验证至少一个用户电子邮件的真实性的深度学习模型。
在一个实施例中,所述第一部分可以被配置为接收对应于所述多个真实用户电子邮件的信息。所述第一部分还可以被配置为挖掘真实用户电子邮件和真实用户电子邮件的用户之间的至少一个关联。所述第一部分还可以被配置为基于挖掘的至少一个关联生成并传送至少一个关联信号。
所述第二部分可以被配置为接收所述至少一个关联信号,以进行处理来生成深度学习模型。所述深度学习模型可以用作验证至少一个用户电子邮件的真实性的基础。
在一个实施例中,所述第一部分可以对应于学习部分。此外,可以通过以下方式来挖掘所述至少一个关联:将自然语言中的词语以向量形式映射到高维数学空间,并通过计算两个向量之间的相似度获得关联。此外,所述至少一个关联可以例如对应于可被学习的至少一个模式。
在一个实施例中,所述第二部分可以对应于训练部分。此外,所述至少一个关联信号能够出于训练目的根据基于长短期记忆(LSTM)的技术被处理,以生成所述深度学习模型。
在一个实施例中,要验证真实性的至少一个用户电子邮件可以不同于所述多个真实用户电子邮件。
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