Geri Dön

Elektronik postaların ayrıştırılmasında Naive Bayesian ve bulanık mantık yöntemlerinin karşılaştırılması

Analysis of electronic mail, comparison of methods fuzzy logic and Naive Bayesian

  1. Tez No: 285474
  2. Yazar: BURHAN YUMAK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYSUN COŞKUN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Teknik Eğitim, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Technical Education
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

İnternet teknolojilerinin sağlamış olduğu olanaklardan en büyüklerinden biri olan elektronik posta ile haberleşmedir. Ancak kullanıcı sayılarının artması, artan elektronik posta sayıları, elektronik posta üzerinden yeni kazançlar elde edilmesi, elektronik reklamlar gibi nedenlerden dolayı SPAM posta kavramı ortaya çıkmıştır. SPAM postaların artış göstermesi kullanıcılara için önemli oranda zarar vermeye başlamıştır. Kullanıcılara zaman kaybettirmesi, rahatsız edici içeriğe sahip olması, internet üzerinden dolandırıcılığa zemin oluşturması, servis sağlayıcılar için ise aşırı yük taşıyor olması SPAM postaların verdiği zararlardandır. Yapılan araştırmalarda SPAM postaların istenmeyen bir durum olduğunu göstermiştir. Bu nedenle SPAM postaların elektronik postalardan ayrıştırılması büyük bir ihtiyaç haline gelmiştir. Gelen SPAM posta sayısı çok fazla olduğundan, çözüm için yapay zekâ uygulamaları denenmiştir. Kullanılan yöntemlerin performansları, yetenekleri ve ayrıştırma gücü önemli olduklarından dolayı bu konuda da araştırmalara ihtiyaç vardır.Bu çalışmada, elektronik postaların SPAM postalardan ayrıştırılması üzerine araştırmalar yapılmıştır. SPAM postaların ayrıştırılmasında sık kullanılan iki farklı yöntem olan Naive Bayesian ve Bulanık Mantık yöntemleri incelenmiştir. Bir simülatör uygulama geliştirilerek sanal bir posta sunucu yapısı oluşturulmuş, önceden eklenmiş sanal kullanıcılar tarafından posta gönderim işlemleri yapılmıştır. Seçilen bir kullanıcıya gelen elektronik postalar üzerinden analizler yapılmıştır. Kullanıcıya gelen postalar ile örnek veri sınıflandırma tablosu çıkarılmıştır. Bu veri tablosu üzerinden kullanıcıya ait bir SPAM olasılık tablosu çıkarılmıştır. Bu yöntemlerin önemli özelliği de SPAM olasılıklarının kullanıcıya daha önceden gelen postalar üzerinden çıkıyor olmasıdır. Her iki yöntem için de kullanıcıya gelen postalar üzerinden ayrı ayrı SPAM durumları çıkarılmıştır. Uygulama sonuçlarından elde edilen verilere göre SPAM postaların ayrıştırılmasında Naive Bayesian yönteminin daha etkili olduğu görülmüştür.

Özet (Çeviri)

One of the main facilities that internet technologies provide is accepted as communication via e-mail. But within the rise in users, increase in the number of e-mails, new methods of earnings in e-mails and electronic advertisements, a new definition ?SPAM? came into the picture. The irresistible rise in SPAM e-mails started disturbing the users in a serious manner. Some of the main troubles can be listed as waste of time for users, disturbing content, letting fakery via internet and for causing capacity problems for service providers. Common researches show that SPAM e-mails are definitely unwanted by the users.Therefore, seperating the SPAM e-mails from the other ones became an absolute necessity in the internet society. Because the number of the SPAM e-mails are considerably high, some artificial intelligence methods are tested before. There is a need to keep on analyzing these methods since the performance, capabilities and resolution of the methods are exteremely important.In this thesis, a research of seperating SPAM e-mails from the standart e-mails is completed. The two methods for separating e-mails form SPAM e-mails, Naive Bayesian and Fuzzy Logic are investigated. First, a virtual e-mail server provider is generated by a simulator application and sending e-mails by the virtual users are carried out. After that, the analysis are made among a chosen user. The e-mails that are recieved by that user are used to generate a sample data classification chart. By using this chart, a SPAM probability table is derived. The important characteristic of this method is that the SPAM probabilities are derived among the e-mails that are recieved by the user before. Two different SPAM states are reviewed fort he two different methods. By evaluating the datas obtained by the application results, Naive Bayesian method can be seen as more efficient in seperating the SPAM e-mails.

Benzer Tezler

  1. Elektronik postaların adli analizinde yazar analizi tekniklerinin kullanılması

    Using authorship analysis techniques in forensic analysis of electronic mails

    EKİN EKİNCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YUSUF SİNAN AKGÜL

  2. Elektronik postaların kaynaklarına ulaşmak için başlıklarının incelenmesi

    The investigation of email headers into the origins of emails

    İBRAHİM AVLAMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Disiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA DÖNMEZ

  3. Haberleşmede kullanılan E-postaların ve eklentilerin yazılım kullanmak suretiyle kriptolü olarak alınması ve gönderilmesi

    Encrypted transmission and reception of E-mails and attachments using software

    İBRAHİM DÖKMECİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. EMİN TAĞLUK

  4. Bayes yöntemi kullanarak istenmeyen elektronik postaların filtrelenmesi

    Filtering spam e-mails with Bayesian approach

    CÜNEYT ALTUNYAPRAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMuğla Üniversitesi

    İstatistik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TANER DİNÇER

  5. Spam filtering using sender policy framework

    Gönderici politikası çerçevesi ile istenmeyen elektronik postaların filtrelenmesi

    DEVRİM SİPAHİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN DALKILIÇ