Geri Dön

Email and SMS spam detection based on deep learning

Derin öğrenmeye dayalı istenmeyen email ve SMS belirleme

PDF İndir

  1. Tez No: 663695
  2. Yazar: ABDULLAHI ABBA ABDULLAHI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Makine öğrenmesi, Derin sinir ağı, Spam algılama, Deep learning, Machine learning, Dense Neural Network, Spam detection
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 44

Özet

Son on yılda, akıllı telefonların yaygın kullanımı, kullanıcıları e-posta ve SMS gibi dijital iletişim için telefonlara bağımlı hale getirmiştir. Sonuç olarak, bireyler ve kuruluşlar tarafından bildirim, uyarı, hatırlatma vb. gibi“iki yönlü iletişim”ve“tek yönlü iletişim”için e-posta ve SMS hizmetlerinin bir araç olarak kullanımı muazzam bir artış göstermiştir. Teknolojik ilerleme, maliyet etkinliği, yüksek hızlı bilgilendirme süresi ve uygulanabilirlik, 21. yüzyılda akıllı telefonların kullanımının üstel büyümesine yol açan faktörlerdir. Ancak, bu iletişim araçları spam adı verilen kötü niyetli saldırılara karşı savunmasızdır. Bu iletişim araçlarında sürekli spam artışı, çözüm talebini de artırmıştır. Böylece, belirli komutlar (kural tabanlı kodlar) olmaksızın bir ML / DL çözümü mesajın içeriğindeki kalıplara ve çıkarımlara dayanarak spam filtrelemek için algoritmalar ve istatistiksel modeller kullanır. Yani, mesajı ayrıştırır, ondan öğrenmeyi gerçekleştirir ve spam olup olmadığına karar verir. Bu yaklaşım, diğer iki geleneksel yöntemden daha ekonomik, daha hızlı ve daha verimlidir. Çünkü çok büyük mesajları kısa sürede filtreleyebilir ve ML / DL algoritmaları önceki mesajlardan öğrenme işlemini gerçekleştirir ve bunu gelen mesajlara uygular.

Özet (Çeviri)

Over the last decade, the overwhelming use of smartphone have made users depend on it for digital communication such as Email and SMS. Consequently, the use of email and SMS services as a medium for“two-way communication”and“one-way communication”such as notification, alerts, reminders etc., by individuals and organizations has increased tremendously. Technological advancement, cost-effectiveness, high speed acknowledgment time and viability are factors that have led to their exponential growth in the 21st century. However, these communication mediums have been vulnerable to malicious attacks called spams. The constant rise of spam across these communication medium has questioned the demand for solutions. Thus, the need for ML/DL solution which without specific instructions (rule-based codes) use algorithms and statistical models to filter spam by relying on patterns and inferences in the content of message; that is, it parse the message, learn from it and decides if it is ham or spam. This approach is economical, faster, and efficient than the other two traditional methods since it can filter huge messages in short time and the ML/DL algorithms learn from the previous messages and apply it to incoming messages.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    799867

    Phishing, spam and malware detection in emails using deep learning and anomaly detection filters

    E-posta, spam ve kötü yazılım tespiti derin öğrenme ve anomali kullanarak e-postalar algılama filtreleri

    MAYS AKRAM FADHIL FADHIL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN

  2. Tez No

    684641

    Designing and implementation of electronic device controlled iot for covid 19 patients monitoring through secured communication system

    Covid 19 hastaları için güvenli haberleşme sistemi ile izleme yapabilen elektronik cihaz kontrollü ıot tasarımı ve uygulanması

    ALAA HUSSEIN ABDULAAL ABDULAAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AFM SHAHEN SHAH

  3. Tez No

    832378

    Edge computing-based predictive maintenance middleware for industrial IoT

    Endüstriyel nesnelerin interneti için kenar bilişim tabanlı kestirimci bakım modeli

    BLESSING NGONIDZASHE MUSUNGATE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET TUNCAY ERCAN

  4. Tez No

    849067

    A novel two phased approach combining deep learning and machinelearning classifiers for effective detection of turkish phishing web sites

    Türkçe kimlik avı web sitelerinin etkin tespiti için derin öğrenme ve makine öğrenmesi sınıflandırıcılarını birleştiren yeni, iki aşamalı bir yaklaşım

    İHSAN DENİZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi

    Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞATAY NEFTALİ TÜLÜ

  5. Tez No

    755295

    Havalimanlarını kullanan engelli yolcuların ve refakatçilerinin ulaşım süreci boyunca karşılaştıkları zorluklar ve hizmetlere erişilebilirliklerinin değerlendirilmesi

    Assessment of the accessibility of services and difficulties encountered by disabled passengers and accompanying passenger using airports during the transportation process

    ÖMER ORUÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Sosyal HizmetlerAnkara Üniversitesi

    Sosyal Hizmet Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF GÖKÇEARSLAN ÇİFCİ

Geri Dön