| 摘要：近期，网络犯罪的匿名邮件呈现出爆炸性增长的态势。如何识别匿名邮件发件人成为一个挑战，本文将介绍使用数字取证技术识别匿名邮件。 |
我们首先从S1号嫌疑人撰写的E1号电子邮件中独立提取活动模式参数。尽管现在的活动模式参数中包含了S1号嫌疑人的写作风格，但利用所有的活跃模式为其建立字纹也是不恰当的，原因在于，S2号嫌疑人和S3号嫌疑人也可能与S1号嫌疑人具有某些相同的写作模式。
因此，问题的关键就变成了筛选出共同的活动模式，并分离出可以用于从其它嫌疑人的写作风格中区分出来的独特模式。这些独特模式就构成了嫌疑人的字纹。
在这里，我想与广大读者一起分享从两位教授文章中发现的有趣内容：
活动模式挖掘已经在基因测序、消费者购买习惯分析、安全入侵研究和很多其它模式的识别应用中被证明属于成功的数据挖掘技术。但据我们所知，这是第一篇介绍利用活动模式概念确认撰写者身份参数内容的论文。
理论检验
为了对技术的准确性进行测试，研究人员选择了一个包含158名撰写者的20万封实际电子邮件的数据库作为样本。在针对10封不同主题的电子邮件进行测试后。研究人员发现准确程度可以达到80%到90%。
冯教授声称，“我们的技术是设计用来为法庭提供可靠证据支持的。为了保证证据被采纳，调查人员需要解释如何得出相关结论。而我们的模式就可以支持他们进行相应的处理。”
下面就是为什么该模式可以在法庭上使用的专业原因：
•可以用于确认嫌疑人的字纹。
•可以用于确认恶意电子邮件的作者。
•能够提供证据支持确认撰写者的结论。
最后的思考
从一开始，研究团队关注的就是如何向法庭提供有效的证据表明犯罪分子就是匿名者。我想他们的努力方向是正确的。
责任编辑：Lily
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