邮件网络事件检测：用户行为模式的深度挖掘与隐私保护

本文针对邮件网络事件检测的重要需求，探讨了用户行为模式挖掘在其中的应用价值。随着信息技术的发展，电子邮件已经成为信息交流的主要渠道，其中隐藏的数据泄露和内部威胁问题日益突出，对用户行为模式的深入理解与分析能有效提升安全防护能力。文章指出，现有的用户行为模式挖掘方法主要可以分为两类：基于邮件内容和基于网络结构。 基于邮件内容的方法试图通过对邮件文本进行解析，提取用户习惯、喜好等信息，然而这种做法面临着明显的挑战。一方面，这类方法可能侵犯用户的隐私权，因为它们涉及个人信息的收集和分析。另一方面，如果邮件内容被加密，这些方法往往难以获取所需信息，限制了其实用性。 相比之下，基于网络结构的方法将邮件网络视为一个整体，侧重于分析邮件发送者和接收者的联系网络。这种方法的优点在于可以从宏观层面洞察潜在的行为模式，但存在局限性，即它忽视了组织外部邮箱之间的通信信息，这些信息在实际网络环境中可能占据很大一部分，因此可能导致分析结果的不全面。 为了克服这些局限，研究者提出了一种综合考虑邮件内容和网络结构的融合方法，旨在更准确地捕捉用户行为模式。这种方法可能结合自然语言处理技术来解密或匿名化邮件内容，同时利用复杂网络理论来分析邮件网络的拓扑结构，以揭示隐藏的行为模式及其随时间的变化趋势。 论文作者李全刚、时金桥、秦志光和柳厅文分别在模式识别、数据泄露检测、信息安全等领域有所专长，他们的合作为解决邮件网络事件检测提供了新的思路和方法。该研究得到了国家多项高技术研究发展基金的支持，包括"八六三"计划、国家自然科学基金和科技支撑计划，显示出该领域的研究具有重要的理论价值和实际应用前景。 面向邮件网络事件检测的用户行为模式挖掘是一个关键且前沿的研究领域，通过结合多角度的分析方法，有望提高数据安全防护的效能，并为相关行业提供有力的决策支持。