[发明专利]一种基于深度学习的电子邮件管理系统及方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的电子邮件管理系统，其特征在于，所述系统包括：非即时连接远程服务的深度学习过滤网关及即时连接远程服务的过滤客户终端，用于根据预设的电子邮件过滤策略执行报文过滤，所述深度学习过滤网关还用于接收电子邮件并向所述过滤客户终端下发该电子邮件；还包括电子邮件策略设置单元，用于对不同用户分别设置电子邮件过滤策略，并下发给所述深度学习过滤网关和过滤客户终端；其中，所述电子邮件过滤策略包括：对于信任类用户，设置深度学习过滤网关执行电子邮件过滤；对于非信任类用户中准确阈值为低的用户，设置深度学习过滤网关或过滤客户终端执行电子邮件过滤；对于非信任类用户中准确阈值为高的用户，设置过滤客户终端执行电子邮件过滤；所述执行电子邮件过滤包括：所述深度学习过滤网关接收到电子邮件后，查找所述电子邮件接收用户的电子邮件过滤策略是否为深度学习过滤网关执行电子邮件过滤，是则所述深度学习过滤网关执行电子邮件过滤操作，之后发送给过滤客户终端；否则直接发送给过滤客户终端；所述过滤客户终端接收到电子邮件后，查找所述电子邮件接收用户的电子邮件过滤策略是否为过滤客户终端执行电子邮件过滤，是则所述过滤客户终端执行电子邮件过滤操作；否则不进行处理。

2.如权利要求1所述的基于深度学习的电子邮件管理系统，其特征在于，所述深度学习过滤网关设于内网出口，所述过滤客户终端设于内网非信任类用户终端中，所述深度学习过滤网关与所述过滤客户终端通过内网连接。

3.如权利要求1所述的基于深度学习的电子邮件管理系统，其特征在于，所述深度学习过滤网关设于内网出口，所述过滤客户终端设于内网全部终端中，所述深度学习过滤网关与所述过滤客户终端通过内网连接；所述过滤客户终端包括激活单元，用于根据电子邮件过滤策略激活或者眠当前过滤客户终端。

4.如权利要求1所述的基于深度学习的电子邮件管理系统，其特征在于，所述深度学习过滤网关包括：训练模块，用于对电子邮件样本进行处理生成第一向量空间模型，构建深度置信网络；测试模块，用于对测试电子邮件进行处理生成第二向量空间模型；检测模块，用于利用所构建的深度置信网络检测第二向量空间模型；输出模块，用于输出检测结果。

5.如权利要求4所述的基于深度学习的电子邮件管理系统，其特征在于，所述训练模块具体包括：训练子模块，用于训练电子邮件样本；预处理子模块，用于对训练后的电子邮件样本进行预处理，确定垃圾电子邮件的特征并构造特征集；模型构造子模块，用于根据所构造的特征集生成第一向量空间模型；DBN构建子模块，用于根据所生成第一向量空间模型构建深度置信网络。

6.一种基于深度学习的电子邮件管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

当接收到电子邮件时，根据预先对不同用户分别设置的电子邮件过滤策略，深度学习过滤网关或者过滤客户终端执行电子邮件过滤；

其中，对不同用户分别设置电子邮件过滤策略，包括：

对于信任类用户，设置深度学习过滤网关执行电子邮件过滤；

对于非信任类用户中准确度阈值为低的用户，设置深度学习过滤网关或过滤客户终端执行电子邮件过滤；对于非信任类用户中准确度阈值为高的用户，设置过滤客户终端执行电子邮件过滤；

所述深度学习过滤网关或者过滤客户终端执行电子邮件过滤包括：

所述深度学习过滤网关接收到电子邮件后，查找所述电子邮件接收用户的电子邮件过滤策略是否为深度学习过滤网关执行电子邮件过滤，是则所述深度学习过滤网关执行电子邮件过滤操作，之后发送给过滤客户终端；否则直接发送给过滤客户终端；所述过滤客户终端接收到电子邮件后，查找所述电子邮件接收用户的电子邮件过滤策略是否为过滤客户终端执行电子邮件过滤，是则所述过滤客户终端执行电子邮件过滤操作；否则不进行处理。

7.如权利要求6所述的基于深度学习的电子邮件管理方法，其特征在于，所述方法还包括：将第一链表中所述用户的电子邮件过滤标识置位为启动，将第二链表中所述用户的电子邮件过滤标志置位为禁止；设置过滤客户终端执行电子邮件过滤具体为：将第一链表中所述用户的电子邮件过滤标识置位为禁止，将第二链表中所述用户的电子邮件过滤标志置位为启动；设置完成之后还包括：将所述第一链表下发给所述深度学习过滤网关，将所述第二链表下发给所述过滤客户终端；所述第一链表和第二链表用于存储电子邮件过滤策略，包括用户信息和电子邮件过滤标识。