بررسی و مقایسه تشخیص دهندگان هرزنامه

Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 457

This Paper With 14 Page And PDF Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

MAYCOMP01_044

تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395

Abstract:

امروزه افزایش حجم هرزنامه ها برای بیشتر کاربران اینترنت آزار دهنده است و از آنجایی که شامل فایل پیوست ویروس و عوامل نرم افزارهای جاسوسی هستند می توانند برای یک سیستم و دریافت کنندگان آن خطرناک باشند و باعث از بین رفتن اطلاعات شود. بنابراین ما نیاز به تکنیک هایی جهت تشخیص اسپم یا هرزنامه داریم. تکنیک های تشخیص هرزنامه را به دو دسته کلی بدون یادگیری ماشین و با یادگیری ماشین تقسیم بندی می کنند. ما در این مقاله به بررسی و مقایسه تعدادی از روش های این دو تکنیک پرداخته ایم و آزمایشات را بروی تعدادی مجموعه داده هرزنامه نشان داده ایم با مقایسه نتایج آزمایشات مشاهده می شود روش های ترکیبی بهتر عمل می کند.

Authors

رضا عزیزی

گروه کامپیوتر، واحد میبد، دانشگاه آزاد اسلامی ، میبد ، ایران

علی اکبر نقابی

گروه کامپیوتر، واحد سبزوار، دانشگاه آزاد اسلامی ، سبزوار ، ایران

احمد حیدری شریف آباد

گروه کامپیوتر، واحد میبد، دانشگاه آزاد اسلامی ، میبد ، ایران

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :
  • K. Rapoza, _ dying business of email spam, " _ ...
  • F. Sebastiani, "Machine learning in automated text categorization _ ACM ...
  • Annual Symposium On Computational Science and Engineering: ANSCSE14, Chiang Rai, ...
  • A. Kolcz, J. Alspector, "SVM-based filtering of email spam with ...
  • C. Likitkhajorn, A. Surareks and A. Runsawang, " A novel ...
  • International Joint Conference On Computer Science and S oftw areEngineering ...
  • _ Brightmail, "Spam Percentages and Spam Categories, " _ : ...
  • Levine, J. and Dekok, A., "Lightweight MTA authentication protocol (LMAP) ...
  • Top Ten Reviews. Spam Statistics 2006, _ : _ am-filterreview ...
  • Pew Internet and Americar Life Project data, "Trend Data, http: ...
  • Chi-Yuan Yen _ Chili-Hung Wu, Shine-Hwang Doong, ، Effective spam ...
  • Duncan Cook, Jacky Hartnett, Kevin Manderson and Joel Scanlan, _ ...
  • Schiavone, V., Brussin, D., Koenig, J., Cobb, S. and Everett-Church, ...
  • httg : _ _ cobb _ comuspam/teos, 20 03, Last ...
  • Chih-Hung Wu, _ Behavior-based spam detection using a hybrid method ...
  • Chi-Hung Wu, Chi-Yuan Yeh, Chih-Chin Lai, "Generating Behavior-based Classification Rules ...
  • D. Wang, D. Irani, and C. Pu, "Evolutionary study of ...
  • D.C. Trudgian, Z.R. Yang, "Spam classification using nearest neighbour techniques, ...
  • K. Aas, L. Eikvil , ،Text Categorization: A Survey" _ ...
  • Yamasaki, T., Email Statistics Report, 2010-2014, "Key Statistics for Email, ...
  • "Text:ngrams _ flexible ngram analysis (for characters, words, and more), ...
  • Total.aspx, Last Access Date : January, 2011. ...
  • Abu-Nimeh, S., Nappa, D., Wang, X., & Nair, S. (20 ...
  • Airoldi, E., Malin, B.: Data Mining Challenges For Electronic Safety: ...
  • M. Hopkins, E. Reeber, G. Forman, J. Suermondt, Spam email ...
  • Airoldi, E., Cohen, W.: Bayesian Models For Frequent Terms In ...
  • Jiancheng Sun, Chongxun Zheng, Xiaohe Li, Yatong Zhou "Analysis of ...
  • Cortes, C., Vapnik, V.: Support-Vector Networks. Machine Learning, 20, 273-297, ...
  • E.-S.M. El-Alfy, R.E. Abdel-Aal, Using GMDH-based networks for improved spam ...
  • I. Koprinska, J. Poon, I. Clark, and J. Chan, "Learning ...
  • Kohavi, R. (1996, August). Scaling up the accuracy of naive-Bayes ...
  • Freund, Y., & Mason, L. (1999, June). The alternating decision ...
  • Mitchell, T. M (1999). Machine learning and data mining. Comm ...
  • نمایش کامل مراجع