Spam e-mail detection and filtering based on an evolutionary soft computing model using neuro-fuzzy classifiers and genetic algorithms
Sinirsel bulanık sınıflayıcı ve genetik algoritma kullanarak evrimsel yapay zeka modeli ile spam e-posta tanıma ve filtreleme algoritmaları
- Tez No: 270354
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 44
Özet
Spam eposta, tüm email kullanıcılar için ortak problem, popülerliğini sürekli arttırmakta. Degişen içerik ve yaratıcı yöntemler basit yöntemlerle spam filtrelemeyi güçleştiriyor. Spam epostalardaki bu hızlı değişim filtrelemede yapay zeka uygulamalarını zorunlu kılıyor. Bu çalışmada spam eposta tanımı, spam çeşitleri ve daha önce kullanılmış olan filtreleme yöntemleri kısaca açıklayarak ANFIS ve Genetik Algoritmaların tanımını vermektedir. Bu çalışmada daha önce kullanılan spam filtreleme yöntemleri incelendi ve ANFIS ile Genetik Algoritmaların birlikte kullanıldığı bir model ele alınarak bir sistem geliştirilmek istendi. Son bölünde ise NEFCLASS ve geliştirilen sistemler karşılaştılaştırıldı.
Özet (Çeviri)
Spam mail, common problem for all email users, is getting more popular everyday. Concept drift, reactive creative adversaries makes it difficult to filter spams with basic methodologies. The change in the spam email requires learning based spam filtering. In this thesis literature for the proposed methods are investigated for the spam filtering. The most successful filtering methods are the combinational filtering methods. This thesis proposes a new method for the spam filtering using a combination of Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) and Genetic Algorithms (GA) for the tuning of the rule base. This study also gives brief explanations about spam, spam types, used spam filtering techniques and introduces ANFIS and Genetic Algorithms. The last part compares the results of the NEFCLASS and the proposed method and gives the results for the spam dataset used in this study.
Benzer Tezler
- Analysis of machine learning-based spam filtering techniques
Makine öğrenme tabanlı spam filtreleme teknikleri analizi
NAZLI NAZLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDOĞAN DOĞDU
YRD. DOÇ. DR. ROYA CHOUPANİ
- Yapay arı kolonisi temelli lojistik regresyon sınıflayıcıların optimal tasarımı ve türkçe spam maillerin filtrelenmesinde başarımlarının incelenmesi
Optimal design of artificial bee colony based logistic regression classifiers and analysis of their performances in filtering turkish spam e-mails
BİLGE KAĞAN DEDETÜRK
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAHRİYE AKAY
- İstenmeyen elektronik posta sınıflandırma probleminde etkin özellik seçimi
Effective feature selection in spam mail classification problem
NURİYE BAKTIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ ATAY
- Destek vektör makineleri ve Gauss karışım modeli ile istenmeyen e-postaların tespiti
Support vector machi̇ne and Gauss mixture model detecti̇on of unsoli̇ci̇ted e-mails
NURULLAH ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
- A matched-pair comparative study on classification of data streams with concept drift
İçerik kayması bulunan akışkan verilerin sınıflandırılmasında eşleştirmeli karşılaştırma çalışması
ELİF SELEN BABÜROĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGaziantep ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPTEKİN DURMUŞOĞLU
PROF. DR. TÜRKAY DERELİ