[发明专利]邮件识别方法、邮件识别装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本公开实施例提供了邮件识别方法、邮件识别装置、电子设备及可读存储介质，可应用于信息安全和人工智能技术领域，该邮件识别方法包括：获取待识别邮件；将待识别邮件输入钓鱼邮件识别模型，输出用于表征待识别邮件是否为钓鱼邮件的识别结果，其中，钓鱼邮件识别模型是利用基于密度的聚类算法对目标训练样本进行训练得到的。

技术领域

本公开涉及信息安全和人工智能技术领域，更具体地，涉及一种邮件识别方法、邮件识别装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

背景技术

随着互联网技术的不断发展，一种较为特殊的网络攻击形式呈现出逐年上升的趋势，例如，钓鱼邮件。钓鱼邮件是指利用伪装的邮件，欺骗收件人将账号或口令等信息回复给指定的接收者，或引导收件人连接到特制的网页，这些特制的网页会伪装成真实网站的网页，令收件人信以为真，输入用户信息，从而获得用户信息。

钓鱼邮件为了避免被邮件系统检测到，不断升级其真实度和诱导性，使其变为正常邮件，这种隐藏在正常邮件之中的钓鱼邮件较难被用户发现。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：钓鱼邮件的识别效率较低，进而导致敏感信息被泄露的风险较大。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种邮件识别方法、邮件识别装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。

本公开实施例的一个方面提供了一种邮件识别方法，包括：

获取待识别邮件；以及，将上述待识别邮件输入钓鱼邮件识别模型，输出用于表征上述待识别邮件是否为钓鱼邮件的识别结果，其中，上述钓鱼邮件识别模型是利用基于密度的聚类算法对目标训练样本进行训练得到的。

本公开实施例的另一个方面提供了一种邮件识别装置，包括：第一获取模块，用于获取待识别邮件；以及，第一输出模块，用于将上述待识别邮件输入钓鱼邮件识别模型，输出用于表征上述待识别邮件是否为钓鱼邮件的识别结果，其中，上述钓鱼邮件识别模型是利用基于密度的聚类算法对目标训练样本进行训练得到的。

本公开实施例的另一个方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现如上所述的方法。

本公开实施例的另一个方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，上述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。

本公开实施例的另一个方面提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机可执行指令，上述指令在被执行时用于实现如上所述的方法。

根据本公开的实施例，通过利用基于密度的聚类算法对目标训练样本进行训练得到的钓鱼邮件识别模型对待识别邮件进行识别，得到用于表征待识别邮件是否为钓鱼邮件的识别结果，由于利用基于密度的聚类算法训练得到的钓鱼邮件识别模型能够具有较高的识别效率，进而降低了敏感信息被泄露的风险，因此，至少部分地克服了钓鱼邮件的识别效率较低，进而导致敏感信息被泄露的风险较大的技术问题。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用邮件识别方法和装置的示例性系统架构；

图2示意性示出了根据本公开实施例的邮件识别方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的检测页面的示意图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的邮件识别装置的框图；以及

图5示意性示出了根据本公开实施例的适于实现机器人的电子设备的框图。

具体实施方式