Analysen av det stora förråd av e-postinnehåll som samlats in eller producerats av enskilda användare har fått relativt lite uppmärksamhet annat än för specifika uppgifter som skräppost och virusfiltrering. Nuvarande e-postanalys i standardklientapplikationer består av nyckelordsbaserade matchningstekniker för filtrering och expertdriven manuell undersökning av e-postfiler. Vi har implementerat ett verktyg som kallas E-post Mining Toolkit (EMT) för att analysera e-postarkiv som innehåller en grafisk display för att utforska relationer mellan användare och grupper av e-postanvändare. Det kronologiska flödet av ett e-postmeddelande kan analyseras av EMT. Vårt designmål är att inbädda tekniken i standard e-postklienter, såsom Outlook, avslöjar mycket mer information om en användares egen e-posthistorik än vad som annars är möjligt nu. I det här dokumentet redogör vi för de visualiseringstekniker som implementerats i EMT. Vi visar nyttan av dessa verktyg och underliggande modeller för att upptäcka missbruk av e-post såsom virusutbredning, och spam sprids som exempel.
Ett av de mest kända verktygen är e-post Mining Toolkit (EMT) utvecklat av REF vid Columbia University.
Email archive analysis through graphical visualization
{'venue': "VizSEC/DMSEC '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}