專利名稱：一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測裝置及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及電子郵件處理領(lǐng)域，更具體的說涉及一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測裝置及方法。
背景技術(shù)：
電子郵件自從產(chǎn)生以來，就給人們的工作生活帶來了極大的方便，但是由此帶來的垃圾郵件問題亦越來越嚴重，垃圾郵件不僅占用了大量的網(wǎng)絡(luò)資源，同時也嚴重危害著人們的利益。如何能夠迅速、高效、準確的識別垃圾郵件也成為學(xué)者們研究的重點。目前，常被應(yīng)用于反垃圾郵件的技術(shù)有RBL實時名單、關(guān)鍵 字、黑白名單與貝葉斯分類方法等等，這些技術(shù)分別對發(fā)信IP進行RBL測試；對發(fā)信郵箱進行黑白名單測試；對郵件通過關(guān)鍵字及Bayes分類器處理來分類正常郵件與垃圾郵件。上述方法雖能一定程度上檢測出垃圾郵件，但是其存在的主要缺陷是非常依賴人機配合來完成相應(yīng)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生，而且在運行過程中需要不斷人工參與調(diào)整數(shù)據(jù)或樣本學(xué)習(xí)，相應(yīng)數(shù)據(jù)并不能動態(tài)反映相關(guān)特征與郵件的關(guān)系，從而造成郵件漏判與誤判。如RBL實時名單技術(shù)，這通常是針對IP(段)定義的黑名單列表，而實際上很多IP是被利用充當垃圾源，并有大量正常業(yè)務(wù)郵件往來；黑白名單與關(guān)鍵字技術(shù)，則需要使用者管理一個較大的聯(lián)系人郵箱地址與關(guān)鍵字列表，造成使用者管理的不便，并且容易導(dǎo)致重要郵件被誤判斷；對于Bayes分類器，其需要對郵件進行培訓(xùn)與并持續(xù)維護，同類郵件不斷變種并與正常郵件有很大的相似，容易造成漏判與誤判，另外在使用過程中分類器的培訓(xùn)后的數(shù)據(jù)會變得越來越大且運行變慢。有鑒于此，本發(fā)明人針對現(xiàn)有垃圾郵件處理技術(shù)的上述缺陷深入研究，遂有本案產(chǎn)生。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的第一目的在于提供一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測裝置，其能自行生成并自動調(diào)整基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，從而能大大便于用戶的操作。為了達成上述目的，本發(fā)明的解決方案是一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測裝置，其中，包括指紋特征提取模塊，設(shè)置在服務(wù)器或客戶端，用于提取實時郵件中的多個指紋特征數(shù)據(jù)；統(tǒng)計分析中心，與指紋特征提取模塊相連而接收實時郵件的多個指紋特征數(shù)據(jù)，該統(tǒng)計分析中心根據(jù)上述指紋特征數(shù)據(jù)而形成以預(yù)設(shè)時間為統(tǒng)計周期的指紋特征數(shù)據(jù)庫，該指紋特征數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出形成指紋特征核心數(shù)據(jù)庫；檢測判斷模塊，與統(tǒng)計分析中心相連而獲取指紋特征核心數(shù)據(jù)庫，該檢測判斷模塊還與指紋特征提取模塊相連而獲取實時郵件中的多個指紋特征數(shù)據(jù)并與指紋特征核心數(shù)據(jù)庫相比較而判斷當前郵件是否為垃圾郵件；
該多個指紋特征數(shù)據(jù)選自發(fā)信源IP地址、發(fā)信源標識、Mail電子郵箱地址、MR往來關(guān)系、昵稱、主題、郵件正文開頭段、郵件正文結(jié)束段、內(nèi)嵌資源信息、外鏈圖片、受益Email、受益域名、受益電話、受益即時通訊號碼或者郵件HTML結(jié)構(gòu)。進一步，該預(yù)設(shè)時間為自然日。本發(fā)明的第二目的在于提供一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測方法，包括形成指紋特征核心數(shù)據(jù)庫的步驟以及對實時郵件進行檢測的步驟；該形成指紋特征核心數(shù)據(jù)庫的步驟，具有如下步驟I-①、服務(wù)器或客戶端提取實時郵件中的多個指紋特征數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生樣本；I-②、服務(wù)器或客戶端將上述樣本發(fā)送至統(tǒng)計分析中心，該統(tǒng)計分析 中心經(jīng)分析統(tǒng)計并生成以預(yù)設(shè)時間為統(tǒng)計周期的指紋特征數(shù)據(jù)庫；再按導(dǎo)出規(guī)則將所有特征導(dǎo)出為指紋特征核心數(shù)據(jù)庫；該對實時郵件進行檢測的步驟，具有如下步驟2-①、服務(wù)器或客戶端從統(tǒng)計分析中心下載指紋特征核心數(shù)據(jù)庫；2-②、以指紋特征核心數(shù)據(jù)庫為基準，將服務(wù)器或客戶端提取的實時郵件中的多個郵件特征數(shù)據(jù)進行一一對比而進行垃圾定性識別；其中，該多個指紋特征數(shù)據(jù)選自發(fā)信源IP地址、發(fā)信源標識、Mail電子郵箱地址、MR往來關(guān)系、昵稱、主題、郵件正文開頭段、郵件正文結(jié)束段、內(nèi)嵌資源信息、外鏈圖片、受益Email、受益域名、受益電話、受益即時通訊號碼或者郵件HTML結(jié)構(gòu)。進一步，該預(yù)設(shè)時間為自然日。進一步，該指紋特征數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)于上述特征而分別形成有IP指紋、Mail指紋、MR指紋、NK指紋、Subject指紋、Head指紋、Tail指紋、Cimg指紋、Img指紋、Email指紋、Url指紋、Phone指紋、IM指紋以及Html指紋,該IP指紋對應(yīng)于發(fā)信源IP地址并用于描述特定IP地址在近λ day天內(nèi)主機標識、發(fā)信人及郵件量的累計量；該Mail指紋對應(yīng)于Mail電子郵箱地址并用于描述最近Xday天內(nèi)發(fā)信源IP地址、主機標識及郵件量的積累量；該| 指紋對應(yīng)于MR往來關(guān)系并用于描述Mail電子郵件地址與Rcpt電子郵件地址是正向發(fā)送郵件的累積量；該NK指紋、Subject指紋、Head指紋、Tail指紋、Cimg指紋、Img指紋、Email指紋、Url指紋、Phone指紋、IM指紋以及Html指紋則分別對應(yīng)于相應(yīng)特征并用于描述最近Aday天內(nèi)關(guān)聯(lián)郵件的累積量。進一步，該IP指紋的評價指標= | +* + a3*f°^d，其中&1, a2和a3皆為自然數(shù)，并al彡2，a2彡200，a3彡2 ;該IP指紋的導(dǎo)出規(guī)則為Aday天內(nèi)ε hel。彡2，
_ _^count_> I
￡ mail ^ 2 或&3*5_。
^mail /Lday進一步，該Mail指紋的評價指標6^ = ·^ + "^+唭中al，a2和a3皆為自然數(shù)，并al彡2，a2彡2，a3彡5 ;該Mail指紋的導(dǎo)出規(guī)則為Xday天內(nèi)ε ip彡2，ε helo彡2
_ count > I進一步,該MR指紋的評價指標，當ω正向發(fā)送〉I時，該= O ;當ε正向發(fā)送=O時,該Conff = I ;該MR指紋的導(dǎo)出規(guī)則為Xday天內(nèi)Onff = O15
進一步，該NK指紋、Subject指紋、Head指紋、Tail指紋、Cimg指紋、Img指紋、
_ 已 COUfTt
Email指紋、Url指紋、Phone指紋、IM指紋或Html指紋的評價指標均為’其中al為自然數(shù)，并al彡100，且上述十一項指紋的導(dǎo)出規(guī)則為進一步，在對實時郵件進行檢測的步驟中，是基于指紋特征分類判別函數(shù)來分析確定當前郵件是否為垃圾郵件，該指紋特征分類判別函數(shù)根據(jù)當前郵件與指紋特征數(shù)據(jù)庫中上述各個指紋進行對比，當滿足對應(yīng)經(jīng)驗個數(shù)則判定為垃圾郵件，反之則判定為正常郵件。采用上述結(jié)構(gòu)后，本發(fā)明涉及的一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵 件檢測方法及裝置，其通過指紋特征提取模塊而獲取實時郵件的多個指紋特征數(shù)據(jù)，并將獲取到的上述多個指紋特征數(shù)據(jù)發(fā)送到統(tǒng)計分析中心，該統(tǒng)計分析中心則根據(jù)不斷獲得的指紋特征數(shù)據(jù)而生成指紋特征數(shù)據(jù)庫，并導(dǎo)出形成有指紋特征核心數(shù)據(jù)庫，該檢測判斷模塊則一方面下載指紋特征核心數(shù)據(jù)庫，另一方面亦獲取當前郵件的指紋特征數(shù)據(jù)，并對兩者進行判斷而得出當前郵件是否為垃圾郵件的結(jié)論。由此，本發(fā)明用于判斷是否為垃圾郵件的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，是整個檢測裝置在運行過程而不斷獲取的，其無需人們手動進行設(shè)置，即具有便于用戶操作，也具有實時更新快的特點。


圖I為本發(fā)明涉及一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測裝置的結(jié)構(gòu)框圖。圖中指紋特征提取模塊 I 統(tǒng)計分析中心2指紋特征數(shù)據(jù)庫 21 指紋特征核心數(shù)據(jù)庫22檢測判斷模塊具體實施例方式為了進一步解釋本發(fā)明的技術(shù)方案，下面通過具體實施例來對本發(fā)明進行詳細闡述。如圖I所示，其為本發(fā)明涉及的一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測裝置，包括指紋特征提取模塊I、統(tǒng)計分析中心2以及檢測判斷模塊3，其中該指紋特征提取模塊1，設(shè)置在服務(wù)器或客戶端，用于提取實時郵件中的多個指紋特征數(shù)據(jù)；具體的，該多個指紋特征數(shù)據(jù)可以選自發(fā)信源IP地址、發(fā)信源標識、Mail電子郵箱地址、MR往來關(guān)系、昵稱、主題、郵件正文開頭段、郵件正文結(jié)束段、內(nèi)嵌資源信息、外鏈圖片、受益Email、受益域名、受益電話、受益即時通訊號碼或者郵件HTML結(jié)構(gòu)；該統(tǒng)計分析中心2，與指紋特征提取模塊I相連而接收實時郵件的多個指紋特征數(shù)據(jù)，該統(tǒng)計分析中心2根據(jù)上述指紋特征數(shù)據(jù)而形成以預(yù)設(shè)時間為統(tǒng)計周期的指紋特征數(shù)據(jù)庫21，具體的，該預(yù)設(shè)時間為自然日，需要說明的是，該指紋特征數(shù)據(jù)庫21中不包含發(fā)信源標識選項；該指紋特征數(shù)據(jù)庫21導(dǎo)出形成指紋特征核心數(shù)據(jù)庫22 ；該檢測判斷模塊3，與統(tǒng)計分析中心2相連而獲取指紋特征核心數(shù)據(jù)庫22，該檢測判斷模塊3同時還與指紋特征提取模塊I相連而獲取實時郵件中的多個指紋特征數(shù)據(jù)并與指紋特征核心數(shù)據(jù)庫22相比較而判斷當前郵件是否為垃圾郵件。這樣，本發(fā)明涉及的一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測裝置，其通過指紋特征提取模塊I而獲取實時郵件的多個指紋特征數(shù)據(jù)，并將獲取到的上述多個指紋特征數(shù)據(jù)發(fā)送到統(tǒng)計分析中心2，該統(tǒng)計分析中心2則根據(jù)不斷獲得的指紋特征數(shù)據(jù)而生成指紋特征數(shù)據(jù)庫21，并導(dǎo)出形成有指紋特征核心數(shù)據(jù)庫22，即本發(fā)明用于判斷是否為垃圾郵件的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，是整個檢測裝置在運行過程而不斷獲取的，其無需人們手動進行設(shè)置，即具有便于用戶操作的特點；而該檢測判斷模塊3則一方面下載指紋特征核心數(shù)據(jù)庫22，另一方面亦獲取當前郵件的指紋特征數(shù)據(jù)，并對兩者進行判斷而得出當前郵件是否為垃圾郵件的結(jié)論。由此，也具有實時更新快的特點。 下面對本發(fā)明涉及一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測方法進行詳細描述，該檢測方法，具體包括同時進行并相互之間不存在干擾的兩個步驟，該兩個步驟分別為形成指紋特征核心數(shù)據(jù)庫22的步驟以及對實時郵件進行檢測的步驟，其中該形成指紋特征核心數(shù)據(jù)庫22的步驟，具有如下步驟I-①、服務(wù)器或客戶端提取實時郵件中的多個指紋特征數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生樣本；I-②、服務(wù)器或客戶端將上述樣本發(fā)送至統(tǒng)計分析中心2，該統(tǒng)計分析中心2經(jīng)分析統(tǒng)計并生成指紋特征數(shù)據(jù)庫21，該指紋特征數(shù)據(jù)庫21是以預(yù)設(shè)時間為統(tǒng)計周期，具體該預(yù)定時間可以為自然日；該指紋特征數(shù)據(jù)庫21具體是以不同的指紋特征數(shù)據(jù)而分組的，即不同的指紋特征數(shù)據(jù)之間相互較為獨立，并形成各自的小數(shù)據(jù)庫；該指紋特征數(shù)據(jù)庫21再按導(dǎo)出規(guī)則將所有特征導(dǎo)出為指紋特征核心數(shù)據(jù)庫22，該導(dǎo)出規(guī)則可以為根據(jù)當前情況設(shè)定的不同方式，具體不做限定；該對實時郵件進行檢測的步驟，具有如下步驟2-①、服務(wù)器或客戶端從統(tǒng)計分析中心2下載指紋特征核心數(shù)據(jù)庫22 ；2-②、以指紋特征核心數(shù)據(jù)庫22為基準，將服務(wù)器或客戶端提取的實時郵件中的多個郵件特征數(shù)據(jù)進行一一對比而進行垃圾定性識別；即讓代表實時郵件的多個郵件特征數(shù)據(jù)分別與代表垃圾郵件性質(zhì)的指紋特征核心數(shù)據(jù)庫22中的垃圾郵件特征進行對比，如此來識別實時郵件是否為垃圾郵件，具體是根據(jù)比較結(jié)果來判定，其亦可以根據(jù)當前情況來設(shè)定；其中，該多個指紋特征數(shù)據(jù)選自發(fā)信源IP地址、發(fā)信源標識、Mail電子郵箱地址、MR往來關(guān)系、昵稱、主題、郵件正文開頭段、郵件正文結(jié)束段、內(nèi)嵌資源信息、外鏈圖片、受益Emai I、受益域名、受益電話、受益即時通訊號碼或者郵件HTML結(jié)構(gòu)，該指紋特征數(shù)據(jù)庫21中不包含發(fā)信源標識選項。更具體地，作為最佳的實施方式，該指紋特征數(shù)據(jù)庫21中對應(yīng)于上述特征而分別形成有IP指紋、Mail指紋、MR指紋、NK指紋、Subject指紋、Head指紋、Tail指紋、Cimg指紋、Img指紋、Email指紋、Url指紋、Phone指紋、IM指紋以及Html指紋，其中該IP指紋對應(yīng)于發(fā)信源IP地址，并用于描述特定IP地址在近λ day天內(nèi)主機標識、發(fā)信人及郵件量的累計量；該Mail指紋對應(yīng)于Mail電子郵箱地址，并用于描述最近Xday天內(nèi)發(fā)信源IP地址、主機標識及郵件量的積累量；
該MR指紋對應(yīng)于MR往來關(guān)系，并用于描述Mail電子郵件地址與Rcpt電子郵件地址是正向發(fā)送郵件的累積量；該NK指紋、Subject指紋、Head指紋、Tail指紋、Cimg指紋、Img指紋、Email指紋、Url指紋、Phone指紋、IM指紋以及Html指紋則分別對應(yīng)于相應(yīng)特征，即依次對應(yīng)于昵稱、主題、郵件正文開頭段、郵件正文結(jié)束段、內(nèi)嵌資源信息、外鏈圖片、受益Email、受益域名、受益電話、受益即時通訊號碼或者郵件HTML結(jié)構(gòu)；并用于描述最近Xday天內(nèi)關(guān)聯(lián)郵件的累積量。其中，作為IP指紋的一種具體評價方式，該IP指紋的評價指標
權(quán)利要求
1.一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測裝置，其特征在于，包括 指紋特征提取模塊，設(shè)置在服務(wù)器或客戶端，用于提取實時郵件中的多個指紋特征數(shù)據(jù)； 統(tǒng)計分析中心，與指紋特征提取模塊相連而接收實時郵件的多個指紋特征數(shù)據(jù)，該統(tǒng)計分析中心根據(jù)上述指紋特征數(shù)據(jù)而形成以預(yù)設(shè)時間為統(tǒng)計周期的指紋特征數(shù)據(jù)庫，該指紋特征數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出形成指紋特征核心數(shù)據(jù)庫； 檢測判斷模塊，與統(tǒng)計分析中心相連而獲取指紋特征核心數(shù)據(jù)庫，該檢測判斷模塊還與指紋特征提取模塊相連而獲取實時郵件中的多個指紋特征數(shù)據(jù)并與指紋特征核心數(shù)據(jù)庫相比較而判斷當前郵件是否為垃圾郵件； 該多個指紋特征數(shù)據(jù)選自發(fā)信源IP地址、發(fā)信源標識、Mail電子郵箱地址、MR往來關(guān) 系、昵稱、主題、郵件正文開頭段、郵件正文結(jié)束段、內(nèi)嵌資源信息、外鏈圖片、受益Email、受益域名、受益電話、受益即時通訊號碼或者郵件HTML結(jié)構(gòu)。
2.如權(quán)利要求I所述的一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測裝置，其特征在于，該預(yù)設(shè)時間為自然日。
3.一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測方法，其特征在于，包括形成指紋特征核心數(shù)據(jù)庫的步驟以及對實時郵件進行檢測的步驟； 該形成指紋特征核心數(shù)據(jù)庫的步驟，具有如下步驟 I-①、服務(wù)器或客戶端提取實時郵件中的多個指紋特征數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生樣本； 1-②、服務(wù)器或客戶端將上述樣本發(fā)送至統(tǒng)計分析中心，該統(tǒng)計分析中心經(jīng)分析統(tǒng)計并生成以預(yù)設(shè)時間為統(tǒng)計周期的指紋特征數(shù)據(jù)庫；再按導(dǎo)出規(guī)則將所有特征導(dǎo)出為指紋特征核心數(shù)據(jù)庫； 該對實時郵件進行檢測的步驟，具有如下步驟 2-①、服務(wù)器或客戶端從統(tǒng)計分析中心下載指紋特征核心數(shù)據(jù)庫； 2-②、以指紋特征核心數(shù)據(jù)庫為基準，將服務(wù)器或客戶端提取的實時郵件中的多個郵件特征數(shù)據(jù)進行一一對比而進行垃圾定性識別； 其中，該多個指紋特征數(shù)據(jù)選自發(fā)信源IP地址、發(fā)信源標識、Mail電子郵箱地址、MR往來關(guān)系、昵稱、主題、郵件正文開頭段、郵件正文結(jié)束段、內(nèi)嵌資源信息、外鏈圖片、受益Email、受益域名、受益電話、受益即時通訊號碼或者郵件HTML結(jié)構(gòu)。
4.如權(quán)利要求3所述的一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測方法，其特征在于，該預(yù)設(shè)時間為自然日。
5.如權(quán)利要求3所述的一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測方法，其特征在于，該指紋特征數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)于上述特征而分別形成有IP指紋、Mail指紋、MR指紋、NK指紋、Subject指紋、Head指紋、Tail指紋、Cimg指紋、Img指紋、Email指紋、Url指紋、Phone指紋、頂指紋以及Html指紋，該IP指紋對應(yīng)于發(fā)信源IP地址并用于描述特定IP地址在近Aday天內(nèi)主機標識、發(fā)信人及郵件量的累計量指紋對應(yīng)于Mail電子郵箱地址并用于描述最近λ day天內(nèi)發(fā)信源IP地址、主機標識及郵件量的積累量；該MR指紋對應(yīng)于MR往來關(guān)系并用于描述Mail電子郵件地址與Rcpt電子郵件地址是正向發(fā)送郵件的累積量；該NK指紋、Subject指紋、Head指紋、Tail指紋、Cimg指紋、Img指紋、Email指紋、Url指紋、Phone指紋、IM指紋以及Html指紋則分別對應(yīng)于相應(yīng)特征并用于描述最近λ day天內(nèi)關(guān)聯(lián)郵件的累積量。
6.如權(quán)利要求5所述的一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測方法，其特征在于，該IP指紋的評價指標為
7.如權(quán)利要求5所述的一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測方法，其特征在于，該Mail指紋的評價指標為
8.如權(quán)利要求5所述的一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測方法，其特征在于,該MR指紋的評價指標to當e JE向發(fā)送> I時，該《 = 0 ;當e JE向發(fā)送=0時,該=I ^MR指紋的導(dǎo)出規(guī)則為Xday天內(nèi)= O。
9.如權(quán)利要求5所述的一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測方法，其特征在于，該NK指紋、Subject指紋、Head指紋、Tail指紋、Cimg指紋、Img指紋、Email指紋、Url 指紋、Phone指紋、IM指紋或Html指紋的評價指標均為
10.如權(quán)利要求5所述的一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測方法，其特征在于，在對實時郵件進行檢測的步驟中，是基于指紋特征分類判別函數(shù)來分析確定當前郵件是否為垃圾郵件，該指紋特征分類判別函數(shù)根據(jù)當前郵件與指紋特征數(shù)據(jù)庫中上述各個指紋進行對比，當滿足對應(yīng)經(jīng)驗個數(shù)則判定為垃圾郵件，反之則判定為正常郵件。
全文摘要
本發(fā)明公開一種基于電子郵件指紋特征的垃圾郵件檢測裝置及方法，其通過指紋特征提取模塊提取實時郵件中的多個指紋特征數(shù)據(jù)，并輸送至統(tǒng)計分析中心，該統(tǒng)計分析中心根據(jù)上述指紋特征數(shù)據(jù)而形成以預(yù)設(shè)時間為統(tǒng)計周期的指紋特征數(shù)據(jù)庫，該指紋特征數(shù)據(jù)庫導(dǎo)出形成指紋特征核心數(shù)據(jù)庫；該檢測模塊則與統(tǒng)計分析中心相連而獲取指紋特征核心數(shù)據(jù)庫，該檢測判斷模塊還與指紋特征提取模塊相連而獲取實時郵件中的多個指紋特征數(shù)據(jù)并與指紋特征核心數(shù)據(jù)庫相比較而判斷當前郵件是否為垃圾郵件；本發(fā)明在判斷垃圾郵件時的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，是整個檢測裝置在運行過程而不斷獲取的，其無需人們手動進行設(shè)置，即具有便于用戶操作，也具有實時更新快的特點。
文檔編號H04L12/58GK102857404SQ20111018252
公開日2013年1月2日 申請日期2011年6月30日 優(yōu)先權(quán)日2011年6月30日
發(fā)明者龔少暉, 陳其芳 申請人:廈門三五互聯(lián)科技股份有限公司