[發明專利]一種基于機器學習的外發郵件審計方法及系統

在審

• 申請號: 201710903443.5
• 申請日: 2017-09-29
• 公開（公告）號: CN107911277A
• 公開（公告）日: 2018-04-13
• 發明（設計）人: 魏效征;王志海;喻波;徐軍帥;安鵬
• 申請（專利權）人: 北京明朝萬達科技股份有限公司
• 主分類號: H04L12/58
• 分類號: H04L12/58;G06N99/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于機器學習的外發郵件審計方法，該方法包括以下步驟：

(1)郵件服務器將郵件數據轉發給郵件審計網關；

(2)如果所述郵件審計網關判定該郵件數據包括敏感數據，則將所述郵件數據轉發給OA審批系統，跳轉到步驟(3)，否則跳轉到步驟(4)；

(3)所述OA審批系統對所述郵件數據進行審批，審批完成后，通知所述郵件審計網關允許外發該郵件數據，跳轉到步驟(4)，或者禁止外發該郵件數據，跳轉到步驟(5)；

(4)通知郵件網關允許外發該郵件數據；

(5)郵件發送結束。

2.根據權利要求1所述的方法，所述步驟(1)中郵件服務器和郵件審計網關之間按照MTA的方式進行郵件數據轉發。

3.根據權利要求1所述的方法，所述郵件審計網關按照以下方式進行機器學習訓練：

積累一定時間段中郵件服務器轉發給郵件審計網關的郵件數據，并根據這些積累的郵件數據進行機器學習訓練，選定單字或多字作為特征的機器學習訓練方法，對郵件數據進行內容匹配，對匹配后的結果，進行人工確認或者輔助標識，之后采用支持向量機svm的方法，訓練出分類模型，將分類模型應用在所述郵件審計網關的郵件審計。

4.根據權利要求3所述的方法，所述步驟(3)中，如果審批結果是允許外發該郵件數據，說明svm的機器判定結果是錯誤的，如果審批結果是禁止外發該郵件數據，說明svm的機器判定結果是正確的。

5.根據權利要求4所述的方法，積累一段時間所述郵件數據的審批結果，并將積累的該審批結果作為新的訓練數據，對所述郵件審計網關進行訓練，優化svm分類模型。

6.一種基于機器學習的外發郵件審計系統，該系統包括：郵件服務器、郵件審計網關、OA審批系統和郵件網關；

所述郵件服務器將郵件數據以MTA方式轉發給所述郵件審計網關；

所述郵件審計網關判定該郵件數據不包括敏感數據，則直接通知郵件網關允許外發該郵件數據；

所述郵件審計網關判定該郵件數據包括敏感數據，則將所述郵件數據轉發給OA審批系統，根據所述OA審批系統的審批結果決定是否通知郵件網關外發該郵件數據；

OA審批系統對所述郵件數據進行審批，審批完成后，通知郵件審計網關允許外發該郵件數據或者禁止外發該郵件數據。

7.根據權利要求6所述的系統，所述郵件審計網關包括：

內置MTA模塊，所述內置MTA模塊接收郵件數據后，轉發給郵件內容解析模塊；

郵件內容解析模塊，對接收到的郵件數據進行解析，并轉發給機器學習模塊，所述解析包括對郵件正文和郵件附件的解析；

機器學習匹配模塊，根據訓練數據進行機器學習訓練，并對經過解析的郵件內容進行敏感數據匹配。

8.根據權利要求7所述的系統，所述機器學習匹配模塊按照以下方式進行機器學習訓練：

積累一定時間段中郵件服務器轉發給郵件審計網關的郵件數據，并根據這些積累的郵件數據進行機器學習訓練，選定單字或多字作為特征的機器學習訓練方法，對郵件數據進行內容匹配，對匹配后的結果，進行人工確認或者輔助標識，之后采用支持向量機svm的方法，訓練出分類模型，將分類模型應用在所述郵件審計網關的郵件審計。

9.根據權利要求8所述的系統，積累一段時間所述郵件數據的審批結果，并將積累的該審批結果作為新的訓練數據，對所述機器學習匹配模塊進行訓練，優化svm分類模型。

10.一種郵件審計網關，該郵件審計網關包括：

內置MTA模塊，所述內置MTA模塊接收郵件數據，并轉發給郵件內容解析模塊；

郵件內容解析模塊，對接收到的郵件數據進行解析，并轉發給機器學習模塊，所述解析包括對郵件正文和郵件附件的解析；

機器學習匹配模塊，根據訓練數據進行機器學習訓練，并對經過解析的郵件內容進行敏感數據匹配，根據匹配結果決定是否通知OA審批系統。