Geri Dön

Enhanced Spam Email Filtering System using BinaryArtificial Bee Colony

İkili Dosyayı Kullanan Gelişmiş Spam E-posta Filtreleme SistemiYapay Arı Kolonisi

  1. Tez No: 789210
  2. Yazar: ROA'A ALI ABDULLAH MOHAMMEDQASEM
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OĞUZ ATA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Wrapper feature selection approach for spam e-mail filtering

    İstenmeyen e-postaların filtrelenmesi için sarmal öznitelık seçme yaklaşımı

    FARAH AL-AZZAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL ASLANTAŞ

  2. İstenmeyen elektronik posta sınıflandırma probleminde etkin özellik seçimi

    Effective feature selection in spam mail classification problem

    NURİYE BAKTIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ ATAY

  3. Masal kahramanlarının tespiti ve aralarındaki duygusal ilişkinin çıkarılması

    Identification of fable heroes and the emotional relationship between them

    SAMIR GANBARLI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BANU DİRİ

  4. Virtual landscape in serious games: A framework for enhancing the player interaction focusing on the learning rate

    Ciddi oyunlarda sanal peyzaj: Öğrenme oranına odaklanarak oyuncu etkileşimini geliştirmek için çerçeve

    SEPEHR VAEZ AFSHAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Peyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ IKHWAN KIM

  5. Graphlet mining in big data

    Büyük veride alt çizge madenciliği

    BÜŞRA ÇALMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BELGİN ERGENÇ BOSTANOĞLU