9、网络犯罪调查中的作者身份分析与邮件行为剖析

网络犯罪调查中的作者身份分析与邮件行为剖析

在网络犯罪调查中，作者身份分析和邮件行为剖析是非常重要的技术手段，能够帮助调查人员追踪犯罪嫌疑人、识别恶意行为。下面将详细介绍相关的实验设计、结果分析以及邮件行为剖析技术。

作者身份分析实验设计

为了进行作者身份分析，实验采用了特定的流程。针对新闻组数据集，每次使用一个分类器进行三次实验：
1. 第一次使用205个风格标记。
2. 第二次在风格标记基础上添加9个结构特征。
3. 第三次再添加9个特定内容特征。

对于电子邮件数据集和中文BBS数据集，每次使用一个分类器进行两次实验：
1. 首先使用205个风格标记（中文BBS数据集使用67个）作为分类器的输入。
2. 然后在第二次运行时添加9个结构特征。

所有实验都采用了30折交叉验证测试方法。为了评估预测性能，使用了准确率、召回率和精确率这三个常用指标，其定义如下：
- 准确率 ：表示特定分类器的总体预测性能，计算公式为：
[准确率 = \frac{正确识别作者的消息数量}{消息的总数量}]
- 精确率 ：对于特定作者，衡量识别该作者所写消息的有效性，计算公式为：
[精确率 = \frac{正确分配给该作者的消息数量}{分配给该作者的消息总数量}]
- 召回率 ：同样针对特定作者，计算公式为：
[召回率 = \frac{正确分配给该作者的消息数量}{该作者所写消息的总数量}]

实验结果与分析

技术比较