Методологія класифікації листів електронної пошти з використанням нейронних мереж
DOI:
https://doi.org/10.18372/2410-7840.15.4775Ключові слова:
електронна пошта, спам, витік, нейронна мережа, карта КохоненаАнотація
Ефективність захисту електронної пошти багато в чому залежить від достовірності розпізнавання в листах спаму та витоків. Існуючі засоби розпізнавання базуються на статистичних методах аналізу текстової інформації, що значно обмежує їх можливості щодо виявлення нових видів спаму та витоків. З метою подолання цього недоліку запропоновано методологію класифікації листів на основі змістовного аналізу електронного за допомогою нейронних мереж. Запропоновано використовувати в якості вхідних параметрів нейронної мережі частоту зустрічі в тексті листа інформативних слів в канонічні формі. Доведено, що оптимальним типом нейромережевої моделі є карта Кохонена, основною перевагою якої є висока швидкість навчання та можливість зручної візуалізації результатів класифікації. Це дозволяє швидко реагувати на нові вити спаму та витоків та проводити остаточну класифікацію листів самим користувачем. Проведені експерименти підтвердили ефективність запропонованої методології.Посилання
Заболеева-Зотова А.В. Естественный язык в автоматизированных системах. Семантический анализ текстов / А.В. Заболеева-Зотова. – Волгоград : ВолгГТУ, 2002. – 228 с.
Зиновьев А.Ю. Визуализация многомерных даннях / А. Ю. Зиновьев. - М. : СК Пресс, 2005. - 180 с.
Ежов А. А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / А. А. Ежов, С. А. Шумский. - М. : МИФИ, 1998. - 224 с.
Терейковський И. А. Применение семантического анализа содержимого электронных писем в системах распознавания спама / И. А. Терейковский // Захист інформації. – 2006. - № 4. – С. 49-60.
Терейковський І.А. Оптимізація архітектури нейронної мережі призначеної для діагностики стану комп’ютерної мереж / І. А. Терейковський // Наук.-техн. зб. Управління розвитком складних систем Київського національного університету будівництва і архітектури. – 2011. – Випуск 6. – С. 155-158.
Zaboleeva-A.V. Zotova Natural language in automated systems. Semantic text analysis / A. Zaboleeva-Zotov., Volgograd Volgograd State Technical University, 2002, 228 p.
Zinoviev A. Visualization of multidimensional dannyah, M. SK Press, 2005, 180 р.
Yezhov A. A. Neurocomputing and its applications in economics and business / A.A. Ezhov, SA Shumsky.,Moscow Engineering Physics Institute, 1998, 224 р.
Tereykovskiy I. A. application of semantic analysis of the content of emails in spam detection systems Zahist іnformatsії, 2006, № 4, Р. 49-60.
Tereykovskiy I. A. Optimization of neural network architecture designed to diagnose the state of the computer networking, Scientific and Technical. Collected. Management of complex systems Kyiv National University of Construction and Architecture, 2011, Release 6, Р. 155-158.
##submission.downloads##
Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).