استفاده از یک روش ترکیبی چند لایه برای جلوگیری و فیلتر کردن ایمیل های اسپم

سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 795

فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ITCC01_094

تاریخ نمایه سازی: 9 فروردین 1395

چکیده مقاله:

هدف و انگیزه اسپم این است که اطلاعاتی به گیرنده منتقل نماید که این اطلاعات مانند، تبلیغاتبرای یک محصول (که به احتمال زیاد بیارزش، غیر قانونی و یا غیر موجود)، طعمه برای یک طرحتقلب، ترویج یک آرمان و یا تخرب کامپیوتری که معمولاً طراحی شده است که اغلب برای نفوذ ویا ربودن کامپیوتر دریافت کننده است. به دلیل ارزان بودن ارسال اطلاعات از طریق ایمیل روشیبرای تولید کنندگان اسپم و کسانی که اهداف خاصی دارند مورد استفاده قرار می گیرد. تنها بخشبسیار کوچکی از دریافت کنندگان را ممکن است مورد هدف قرار دهند شاید این عدد یک در دههزار یا کمتر می تواند باشد ولی جلوگیری و فیلتر کردن اسپم ها خود باری از ترافیک شبکه را میتواند بهبود بخشد. . اگر چه سال های اخیر معرفی تعداد زیادی از الگوریتم های دسته بندی متنیمطرح شده است ولی متن کاوی نیازمند یک سری مراحل پیش پردازش، الگوریتم موثرکارآمد ویادگیرنده سریع می باشند. در این مقاله با آزمایش های که بر روی مجموعه داده اسپم انجام شدهیک روش با قابلیت اعتماد بالا و نرخ خطای پایین را ارائه نموده ایم.

نویسندگان

عارف سیاحی

آموزشکده فنی و حرفه ای سما،دانشگاه آزاد اسلامی واحد سوسنگرد، سوسنگرد، ایران

سیدمحسن هاشمی

آموزشکده فنی و حرفه ای سما،دانشگاه آزاد اسلامی واحد سوسنگرد، سوسنگرد، ایران

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • _ Internatiotal Conference om Information Technology, Computer & Communication 28 ...
  • Androut sopoulo S _ I., et al., 2000, An experimental ...
  • Drucker, H., Wu, S., &Vapnik, V. N. (1999). Support vector ...
  • Carreras, X., & Marquez, L. (2001). Boosting trees for anti-spam ...
  • Spam Abuse Corporation, <http: /spam. abuse _ net/overvi ew/whatis spam. ...
  • Pourhashemi S.M., Osareh A., Shadgar B., (2013), E-mail spam filtering ...
  • Cheng Hua Li, Jimmy Xiangji Huang, (2012), Spam filtering using ...
  • Salem, M. B., & Stolfo, S. J. (2010). Detecting masqueraders: ...
  • Tretyakov, K., 2004, Machine Learning Techniques in Spam Filtering. Data ...
  • mccallum, A., & Nigam, K. (1998, July). A comparison of ...
  • categorization (Vol. 752, pp. 41-48). ...
  • Rennie, J. D., Shih, L., Teevan, J., & Karger, D. ...
  • Yang, Y., & Liu, X. (1999, August). A re -examination ...
  • Zhang, T., & Oles, F. J. (2001). Text categorization based ...
  • Https: /lbs-repos .it. demokritos _ gr/skel/i -c onfi g/downlo ads/ling ...
  • D. Patterson, F. Liu, D. Turner, A. Concepcion, and R. ...
  • M. Hall, E. Frank, G. Holmes, B. Pfahringer, P. Reutemann ...
  • Weka: Data Mining Software in Java http : //www. cs.waikato. ...
  • Su, J., Zhang, H., Ling, C. X., & Matwin, S. ...
  • نمایش کامل مراجع