Geri Dön

Spam filter based on naïve bayes and levy-firefly algorithm

Naif bayes ve levy-firefly algoritmasına dayalı spam filtresi

  1. Tez No: 585164
  2. Yazar: AHMED J.H. ALHALLAQ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SHADI ALSHEHABI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Türk Hava Kurumu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 96

Özet

İnternet, teknoloji ve iletişimdeki hızlı yenilikler nedeniyle hızla gelişmektedir. Kullanıcılar ve kuruluşlar, verileri, uygulamaları ve hizmetleri depolayabilir ve etkili bir şekilde erişebilir. Bir yerden veri almak ya da bir yere veri göndermek için kullanılan en iyi ve en hızlı araçlardan biri de elektronik posta (e-posta) olmuştur. Ancak bu mecra zaman içinde e-posta dolandırıcılığı (e-kimlik hırsızlığı), sahtekârlık ve spam e-postalar gibi çeşitli kötü amaçlı saldırılar için açık hedef haline gelmiştir. Kullanıcıları spam e-postalardan korumak amacıyla hem akademide hem de endüstri camiasında çeşitli yaklaşım ve yöntemler geliştirilmiş olup bu konudaki çalışmalar devam etmektedir. Bu tez, hybrid meta-heuristic optimization algorithm (Levy flight + firefly algorithm) ve Naïve Bayes sınıflandırıcısı kullanılarak spam e-postalarını filtrelemek için yeni bir yaklaşım önermektedir. SPAM veri setinde yapılan çeşitli deneylerin ön sonuçları, önerilen karma yöntemin, yalnızca Naïve sınıflandırıcısını kullanırken yalnızca% 79'la karşılaştırıldığında % 95 doğrulukla istenmeyen spam e-postaları tespit ettiğini ortaya koymuştur. Başka bir deyişle % 16 iyileşme kaydedilmiştir. Ayrıca, uygulama süresi hızlıdır ve önerilen algoritma sonuçları oldukça kararlıdır; bu sonuç standart sapma ile kanıtlanmıştır.

Özet (Çeviri)

Internet is rapidly developing due to quick innovation in technology and communication. Users and organization can store and effectively access data, applications, and services. Amongst the best and speediest approaches to connect and send/receive data from one place then onto the next is through electronic mail (e-mail). As a result, it became the target for several malicious attacks such as e-mail phishing, spoofing, and spam emails. Protecting various users from spam emails became the subject of several research, both in academia and industries, were several methods and approaches are developed and still being tested. Recently, the use of machine learning is proposed were several algorithms are trained to detect and separate spams from legitimate emails. This thesis proposes a new approach for filtering out spam e-mails through the use of effective hybrid meta-heuristic optimization algorithm (Levy flight + firefly algorithm) with Naïve Bayes classifier. Preliminary results of various experiments conducted on SPAM dataset revealed that the proposed hybrid method detects unwanted spam e-mails with ~95% accuracy compared to only 79% when using Naïve classifier alone, in other words, 16% improvement. Further, the execution time is fast and the proposed algorithm results are fairly stable; proven through standard deviation.

Benzer Tezler

  1. How cryptographic implementations affect mobile agent systems

    Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği

    İSMAİL ULUKUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİN ANARIM

  2. Email and SMS spam detection based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı istenmeyen email ve SMS belirleme

    ABDULLAHI ABBA ABDULLAHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KAYA

  3. 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

    ALTAN PARLAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADEM KARAHOCA

  4. Adaptive anti-spam filtering based on Turkish morphological analysis, artificial neural networks and Bayes filtering

    Türkçe morfolojik çözümleme, yapay sinir ağları ve Bayes filtreleme tabanlı uyarlamalı spam-önler filtrelemesi

    LEVENT ÖZGÜR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TUNGA GÜNGÖR

    PROF. DR. FİKRET GÜRGEN

  5. Yapay bağışıklık sistemi ile spam filtreleme

    Artificial immune system with spam filter

    CÜNEYT ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET BEDRİ ÖZER