تحلیل زمان ساخت مدلها با الگوریتم های کارا یادگیری ماشین جهت کاهش نامه های الکترونیکی ناخواسته

سال انتشار: 1394
محل انتشار: دومین همایش ملی مهندسی رایانه و مدیریت فناوری اطلاعات
کد COI اختصاصی: CSITM02_302
زبان مقاله: فارسی
تعداد مشاهده: 620

نویسندگان

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

چکیده

هرزنامهها اغلب برای بسیاری از کاربران مزاحم یا مزاحمت ایجاد می کنند. چرا که نه تنها به کاهش قابلیت اطمینان ایمیل می شوند گاهی اوقات کاربران توسط هرزنامه تحت تاثیر تلف شدن پهنای باند شبکه، تلف شدن زمان، هزینه و گاهی اوقات عدمدریافت بعضی پیا ها توسط کاربران می باشند. هرزنامه های که بصورت پست الکترونیکی هستند صرفاً فقط بعنوان زباله نیستند 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 با عث از بین رفتن اطلا عات باشد. بنابراین ما نیاز به ابزارهای جهت تشخیص اسپم یا هرزنامه داریم.بسیاری ازتکنیک های تشخیص هرزنامه ها بر اساس روش های یادگیری ماشین پیشنهاد شده است. همانطور که مقدار اسپم به طرز چشم گیری با استفاده از ابزارهای پستی فراوان افزایش یافته است نیاز به روش های جهت تشخیص اسپم و همچنین مقابله با آن را داریم. با این که در حال حاضر و با توجه به تکنولوژی های موجود امکان حذف کامل این نوع از نامه های الکترونیکی ناخواسته وجود ندارد، ولی می توان با استفاده از برخی روش های موجود تعداد آنان را کاهش داد

کلیدواژه ها

اسپم، ایمیل، داده کاوی، متن کاوی، یادگیری ماشین

مقالات مرتبط جدید

اطلاعات بیشتر در مورد COI

COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.

کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.