Обнаружение того, как выполнить классификацию данных электронной почты

В настоящее время электронная почта является одним из наиболее часто используемых способов связи. Он ежедневно используется отдельными лицами и организациями для отправки и получения информации. С течением времени зависимость от сообщений электронной почты значительно возрастает, и возникает проблема перегрузки сообщений.

Электронное сообщение состоит из двух частей:

Заголовок: Поле заголовка содержит ценную информацию для классификации электронного письма. Он содержит информацию о получателе, отправителе, дате и теме электронного письма.
Тело: Электронные письма также можно классифицировать с помощью важной информации, содержащейся в теле письма, или с помощью вложения. Часть тела содержит текст или сообщение HTML.

Классификация данных электронной почты

Причина классификации данных электронной почты может варьироваться в зависимости от требований пользователя. В общем, его можно использовать для управления и простой обработки сообщений электронной почты, однако он может включать группировку сообщений электронной почты вместе для электронного обнаружения, безопасности и управления доступом к сообщениям электронной почты, которые имеют отношение к бизнесу.
Существует несколько методов классификации или пометки электронных писем.

Автоматический метод: Классификация, применяемая компьютером на основе алгоритма или правил.
Ручной метод: Классификация данных электронной почты зависит от решения человека
Гибридный метод: Сочетание человеческих и автоматизированных методов.

Необходимость классификации данных электронной почты

Электронная почта – важный компонент данных организации; он составляет основную часть коммуникации организации, включая внутреннюю и внешнюю коммуникацию. Это часть проинструктированных данных организации, которые необходимо обрабатывать с помощью политики классификации. Однако классификация электронной почты сложна, потому что не все электронные письма одинаково актуальны с точки зрения бизнеса. Почти 60% писем не связаны с бизнесом. Таким образом, для обработки этих электронных писем, не связанных с бизнесом, необходима стратегическая классификация электронной почты. Эти электронные письма можно классифицировать с помощью технологий управления электронной почтой, таких как архивирование электронной почты.
Вы можете классифицировать электронные письма в соответствии с любой политикой классификации электронной почты, которая включает определение, роли, правила, процедуры и т. Д. Основная цель классификации данных электронной почты может включать:
Организация данных электронной почты в группы: Создайте разные папки для разных типов писем.
Место расположения: Отдельные электронные письма в зависимости от их местоположения, например, электронные письма, полученные или отправленные из разных стран; США, Англия, Россия и др.
Специфика продукта: В продуктовой компании, которая производит конкретный продукт, электронные письма с названием продукта в теле или теме могут быть собраны вместе.
Управление и отслеживание данных электронной почты: Управляйте электронной почтой для контроля доступа, хранения и т. Д.

Срок хранения: храните данные электронной почты до определенной даты или удалите после этой даты.
Безопасность: для защиты секретных сообщений только для авторизации доступа.
Для расследования: разделяйте электронные письма, которые требуют судебно-медицинской экспертизы, электронного обнаружения и т. Д.
Классифицируя данные электронной почты, вы можете легко сгруппировать эти данные для анализа, хранения, защиты и т. Д.

Соответствующий метод классификации данных электронной почты

Как мы упоминали выше, существует два основных способа классификации электронных писем: вручную и автоматически. Кроме того, можно рассмотреть гибридный метод, объединив ручной и автоматический методы.

Автоматический или машинный метод

В автоматическом методе классификации машина (компьютер) сканирует заголовки и тело сообщения электронной почты, чтобы определить, какая классификация может применяться к электронному письму. Он всегда следует набору правил, процедур или алгоритмов.
Плюсы

Все электронные письма автоматически обрабатываются машиной. Машина выполняет всю сложную задачу без каких-либо человеческих усилий.
Он следует определенным правилам и всегда строго применяет эти правила в процессе классификации. С привлечением искусственного интеллекта машина может использовать свою интеллектуальную, обучающуюся и адаптирующуюся логику.

Минусы

Как мы все знаем, компьютер не может думать сам по себе. Используя также искусственный интеллект, он может следовать только набору правил или процедур.

Ручной или применяемый пользователем метод

Ручной метод классификации данных электронной почты включает правила и решение отправителя или получателя классифицировать электронное письмо. Отправитель электронного письма может применить подходящую классификацию к сообщению электронной почты во время составления, или получателю необходимо классифицировать сообщения после получения электронного письма.
Плюсы

Человек может думать сам по себе. Пользователь может принять лучшее решение для классификации электронного письма. Поскольку этот метод основан на человеческом интеллекте, он не требует никаких правил или алгоритмов.

Минусы

Человек не может принять решение так же точно, как компьютер. Несоответствия и неточности могут возникнуть, если политики не понятны пользователю. Кроме того, этот процесс занимает много времени и увеличивает нагрузку на пользователя.

Альтернатива классификации данных электронной почты

Вы можете использовать любой сторонний инструмент, чтобы упростить классификацию данных электронной почты. Эксперты рекомендуют Email Forensic Tool для классификации и исследования данных электронной почты. Программа поддерживает более 20 форматов файлов. Это инструмент расследования, имеющий широкий спектр функций для классификации и исследования данных электронной почты, таких как поиск, автоматическая пометка, маркировка, закладки и т. Д. Вы можете сохранять результаты поиска, а электронные письма могут быть автоматически помечены в соответствии с применяемыми фильтрами, правилами и шаблонами. Таким образом, инструмент систематизирует данные электронной почты и упрощает расследование.