مروری بر روش های تشخیص هرزنامه با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین

سال انتشار: 1395
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: فارسی
مشاهده: 1,197

فایل این مقاله در 11 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:

COMPUTER03_012

تاریخ نمایه سازی: 10 تیر 1396

چکیده مقاله:

هرزنامهها که با عنوان ایمیل انبوه ناخواسته شناخته میشوند، به طور فزآیندهای در حال تبدیل شدن به یک بخش مضر در ترافیکهای ایمیلی هستند. هرزنامهها به یک مشکل همه گیر تبدیل شدهاند که میتوانند تاثیر منفی برروی قابلیت استفاده از پست الکترونیکی ایجاد نمایند. علاوه بر اتلاف وقت کاربران و تلاش مورد نیاز برای اسکن و حذف مقدار عظیمی از هرزنامههای دریافت شده، پهنای باند شبکه و فضای ذخیره سازی توسط اینگونه ایمیلها مصرف شده، سرعت سرورهای ایمیل را نیز پایین میآورند و همچنین یک رسانه برای توزیع مطالب توهین آمیز و مضر فراهم میشود. فیلترسازی یک راه ساده و کارآمد برای مبارزه علیه هرزنامهها است. خوشبختانه روشهای بسیاری برای طبقهبندی ایمیلها در دستههای هرزنامه و معتبر ارایه شده است که کار خود را به صورت خودکار انجام میدهند. در سالهای اخیر الگوریتمهای دسته بندی یادگیری ماشین برای فیلتر کردن خودکار هرزنامهها، توجه بسیاری از محققان را به خود جلب کرده است. در این مقاله ویژگیهای هرزنامهها و روشهای تشخیص آنها مورد بررسی قرار میگیرند و سپس در بخش نهایی مقالاتی که در این زمینه وجود دارند نیز بیان خواهند شد.

نویسندگان

زهرا مشایخی

دانشجوی کارشناسی ارشد موسسه آموزش عالی جهاد دانشگاهی خوزستان

علی هارون آبادی

استادیار دانشگاه آزاد اسلامی واحد تهران مرکز

محمدعلی نیزاری

مربی موسسه آموزش عالی جهاد دانشگاهی خوزستان

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 :
  • نصرتی. لیلی، "تشخیص ایمل‌های ناخواسته با استفاده از تغییرات محتوا"، ...
  • نصرتی. وحید، "ارائه روشی جهت انتخاب ویژگی در الگوریتم های ...
  • FPGAmulti agent expert system critical management [مقاله کنفرانسی]
  • El-Alfy. E S and Al-Qunaieer. F S, A fizzy similarity ...
  • Ronald. B, Sherlekar A and Pandic A, Hybrid spam e-mail ...
  • Prince. M B, Dahl. _ M, Holloway. L, Keller. A ...
  • Devi. K S and Ravi. A, New Feature Selection Algorithm ...
  • Gautam. A, Gouda. M, Kuipers. B and Liu. A, Zmail: ...
  • Meizhen. W, Zhitang. L and Sheng. Z, Fuzzy decision tree ...
  • Guzella. T S and Caminha, W M, A review of ...
  • Santhi. G, Wenisch. SM and Sengutuvan. _ A Content Based ...
  • Samiei. M, Li. Y, Bin. G and Bab. P, A ...
  • Cody. S, Cukier. W and Nesselroth E, Genres Of Spam: ...
  • Cltk. A and Gingor. T, Time-Efficiet Spam E-mail Filtering Using ...
  • Chang. M, and Poon. C. K, Using phrases as features ...
  • Hu. Y, Guo. C, Zhang. X, Guo. Z, Zhang. J ...
  • Almeida. T A and Yamakami. A, Content-based spam filtering, In ...
  • Su. M C, Lo. H H and Hsu F H, ...
  • Ying, K C, Lin. S W, Lee. Z J and ...
  • Awad. W A and Elseuofi. S M, Machine Learning methods ...
  • Singh. S, Chand. A and Lal. S P, Improving Spam ...
  • نمایش کامل مراجع