[發明專利]郵件分類方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202210408239.7
• 申請日: 2022-04-19
• 公開（公告）號: CN114742532A
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 謝偉;劉慕雨;潘玲;王豪贊
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/10
• 分類號: G06Q10/10;G06N20/00;G06F40/284
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 王瀟;黃健

本申請提供一種郵件分類、裝置及電子設備，涉及風險識別領域。該郵件分類方法可以基于機器學習模型對網址中的各個第一字符進行轉換，得到第一數組；對第一數組進行分組得到N個第二數組，并記錄N個第二數組之間的位置順序，N為大于或等于2的整數；并行地對N個第二數組進行歸一化處理，得到歸一化后的N個第二數組，由于是并行地對N個第二數組進行歸一化處理，效率高。進而，根據記錄的N個第二數組之間的位置順序，將歸一化后的N個第二數組合成為歸一化后的第一數組。這樣一來，可以對歸一化后的第一數組進行分類，輸出攜帶網址的郵件的分類結果。如此，得到分類結果的效率也高。

技術領域

本申請涉及風險識別領域，尤其涉及一種郵件分類方法、裝置及電子設備。

背景技術

釣魚郵件通常是包含引誘用戶回復個人私密信息(如身份證號，銀行卡密碼)的郵件，或者，包括存在泄露個人私密信息的網址鏈接的郵件。如此，為了避免用戶在釣魚郵件回復個人私密信息，或者點擊釣魚郵件中的網址鏈接。在接收到郵件時，需要對郵件的內容進行分析，以便對接收到的郵件進行分類。如此，當郵件被分類為釣魚郵件時，可以對釣魚郵件進行標記以提示用戶。

目前，對接收到的郵件進行分類的速度慢，效率低。

發明內容

本申請提供一種郵件分類、裝置及電子設備，用以解決對接收到的郵件進行分類的速度慢、效率低的問題。

第一方面，本申請提供了一種郵件分類方法，應用于服務器。本申請提供的方法包括：

獲取待識別的郵件中包含的網址；

基于預訓練的機器學習模型對網址進行分詞處理，得到網址中的各個第一字符，其中，機器學習模型是將多個標記有第一標識的網址和多個攜帶第二標識的網址構成的訓練樣本集輸入到待訓練網絡中訓練得到的，其中，第一標識用于指示存在風險，第二標識用于指示不存在風險；

基于機器學習模型對網址中的各個第一字符進行轉換，得到第一數組；

基于機器學習模型對第一數組進行分組得到N個第二數組，并記錄N個第二數組之間的位置順序，其中，N為大于或等于2的整數；

基于機器學習模型并行地對N個第二數組進行歸一化處理，得到歸一化后的N個第二數組；

基于機器學習模型根據記錄的N個第二數組之間的位置順序，將歸一化后的N個第二數組合成為歸一化后的第一數組；

基于機器學習模型對歸一化后的第一數組進行分類，輸出攜帶網址的郵件的分類結果。

本申請提供的郵件分類方法，可以基于機器學習模型對網址中的各個第一字符進行轉換，得到第一數組；基于機器學習模型對第一數組進行分組得到N個第二數組，并記錄N個第二數組之間的位置順序，其中，N為大于或等于2的整數；基于機器學習模型并行地對N個第二數組進行歸一化處理，得到歸一化后的N個第二數組，由于是并行地對N個第二數組進行歸一化處理，效率高。進而，基于機器學習模型根據記錄的N個第二數組之間的位置順序，將歸一化后的N個第二數組合成為歸一化后的第一數組。這樣一來，可以基于機器學習模型對歸一化后的第一數組進行分類，輸出攜帶網址的郵件的分類結果。如此，得到分類結果的效率也高。

第二方面，本申請提供了一種郵件分類裝置，應用于服務器。本申請提供的裝置包括：

信息獲取單元，用于獲取待識別的郵件中包含的網址；

分詞處理單元，用于基于預訓練的機器學習模型對網址進行分詞處理，得到網址中的各個第一字符，其中，機器學習模型是將多個標記有第一標識的網址和多個攜帶第二標識的網址構成的訓練樣本集輸入到待訓練網絡中訓練得到的，其中，第一標識用于指示存在風險，第二標識用于指示不存在風險；

數據轉換單元，用于基于機器學習模型對網址中的各個第一字符進行轉換，得到第一數組；