基于Hadoop的邮件敏感词检测与告警实证研究

该研究论文《基于Hadoop的邮件敏感词检测与告警技术研究》深入探讨了在大数据背景下，特别是在Hadoop平台上的邮件安全问题。随着信息技术的发展，邮件成为企业与个人间信息交流的重要渠道，但同时也可能成为敏感信息泄露的途径。因此，敏感词检测和告警技术的研究显得尤为重要。 研究首先阐述了研究背景，强调了在当前大数据时代，如何有效地利用Hadoop的大规模处理能力来处理海量邮件数据，确保信息安全。论文指出，由于邮件量庞大且内容多样，现有的敏感词检测算法和告警技术在处理速度、准确性和定制化规则制定方面存在局限。 接着，作者详细介绍了敏感词检测技术，特别关注中文分词在这一过程中的应用。中文分词作为自然语言处理的基础，对于理解邮件内容至关重要。通过将邮件内容分割成有意义的词语单元，可以提高敏感词匹配的精确度，避免误报和漏报。 在告警技术方面，作者提出了基于决策树的方法，通过构建规则模型，能够更灵活地根据组织特定的策略制定个性化告警阈值，增强系统的实用性和适应性。这种结合Hadoop的大数据处理能力和智能决策的解决方案，显著降低了邮件敏感词检测的复杂性和成本。 此外，论文还提到了该研究的具体实践应用——结合某公司的信息安全审计系统，这表明了研究成果的实用性。通过实际项目的验证，该方法在敏感词检测的效率和准确性上都有显著提升，从而有效地应对了邮件安全挑战。 最后，论文作者孙佳在导师于守健的指导下完成这项工作，并在2015年提交了东华大学计算机科学与技术学院的学位论文。论文强调了原创性声明和版权使用授权，体现了作者对学术诚信的承诺。 这篇研究为Hadoop环境下邮件敏感词检测和告警技术提供了一种创新的解决方案，对保障企业和个人邮件信息安全具有重要的理论和实践价值。