Enhanced Spam Email Filtering System using BinaryArtificial Bee Colony
İkili Dosyayı Kullanan Gelişmiş Spam E-posta Filtreleme SistemiYapay Arı Kolonisi
- Tez No: 789210
- Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ ATA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnterneti kullanan insan sayısının artması nedeniyle, e-postalar bilgi göndermenin ve almanın en hızlı yolu haline geliyor. Ayrıca geleneksel iletişim yöntemlerinden daha uygun maliyetlidirler. E-postaların ortaya çıkmasıyla birlikte, bir günlük işlemler artık tek bir mesajla gerçekleştirilebilir. E-postalar, toplu veri sistemi kullanılarak gönderilen bir elektronik ileti türü olan spam gibi saldırılardan da etkilenmeye eğilimlidir. İnsanları mesajı açmaları için kandırmak amacıyla, İnternet'i yinelenen kopyalarıyla doldurur. Bu tez, spam filtrelemenin doğruluğunu artırmaya ve insanlara gönderilmesini önlemeye yardımcı olabilecek bir makine öğrenimi yaklaşımı geliştirmeyi amaçlamaktadır. Makine öğrenimi çerçevesinin bir parçası olan önerilen algoritma, bir e-postanın çeşitli özelliklerinin kapsamlı bir görünümünü sağlamak için tasarlanmıştır. Daha sonra en alakalı olanları tanımlamak için kullanılabilir. Bu projenin ana fikri, optimizasyon ve mühendislik görevlerini yerine getirmek için yeni bir metasezgisel algoritma olan Yapay Arı Kolonisi'ni kullanmaktır. Sonuç olarak, ABC olarak bilinen şey, daha sonra spam filtreleme sisteminin doğruluğunu artırmak için kullanılabilir. Çeşitli özellik seçim problemlerini gerçekleştirmek için de kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Due to the increasing number of people using the internet, e-mails are becoming the fastest way to send and receive information. They are also more cost-effective than traditional methods of communication. With the advent of e-mails, a day's worth of transactions can now be conducted through one single message. E-mails are also prone to being affected by attacks such as spam, which is a type of electronic message that is sent using a bulk data system. In an attempt to trick people into opening the message, it floods the Internet with duplicate copies of it. This thesis aims to develop a machine learning approach that can help improve the accuracy of spam filtering and prevent it from being sent to people. The proposed algorithm, which is a part of the machine learning framework, is designed to provide a comprehensive view of the various features of an email. It can then be used to identify the most relevant ones. The main idea of this project is to use the Artificial Bee Colony, a recent metaheuristic algorithm, to perform optimization and engineering tasks. In conclusion, which is known as the ABC, can then be used to improve the accuracy of the spam filtering system. It can also be used to perform various feature selection problems.
Benzer Tezler
- Wrapper feature selection approach for spam e-mail filtering
İstenmeyen e-postaların filtrelenmesi için sarmal öznitelık seçme yaklaşımı
FARAH AL-AZZAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
- 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
- A novel two-tier machine learning framework for adversarial phishing detection
Düşmanca kimlik avı saldırılarını tespit etmek içın yeni bir iki aşamalı makine öğrenme çerçevesi
SARMAD KADIM RASHED RASHED
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER ÖZCAN
- Masal kahramanlarının tespiti ve aralarındaki duygusal ilişkinin çıkarılması
Identification of fable heroes and the emotional relationship between them
SAMIR GANBARLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU DİRİ
- Санариптик криминалистика:“виртуалдык”дүйнөдө кылмыш аракеттеринин санариптик изин аныктоо
Dijital adli bilişim:“sanal”dünyada suç eylemlerinin dijital izlerinin tespit edilmesi
TAAVALDIEV KYLYCHBEK
Yüksek Lisans
Kırgızca
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırgızistan-Türkiye Manas ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİLOVA RİTA