Spam Classification Using Genetic Algorithm
| المصدر: | المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات |
|---|---|
| الناشر: | الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات |
| المؤلف الرئيسي: | Atta, Rand Ahmad (Author) |
| مؤلفين آخرين: | Gbashi, Ekhlas Khalaf (Co-Author) , Hashem, Soukaena H. (Co-Author) |
| المجلد/العدد: | مج9, ع2 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: |
العراق |
| التاريخ الميلادي: |
2018
|
| الصفحات: | 142 - 170 |
| DOI: |
10.34279/0923-009-002-009 |
| ISSN: |
1994-8638 |
| رقم MD: | 1028921 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| اللغة: | الإنجليزية |
| قواعد المعلومات: | HumanIndex |
| مواضيع: | |
| كلمات المؤلف المفتاحية: |
Spam Database | Feature Selection | Genetic Algorithm
|
| رابط المحتوى: |
عدد مرات التحميل
8
| المستخلص: |
البريد الإلكتروني هو أداة سريعة لتبادل الرسائل من مكان واحد إلى جميع الأماكن في العالم وإن زيادة في استخدام البريد الإلكتروني أدى إلى زيادة استقبال عدد كبير من الرسائل في صندوق البريد، حيث يتلقى المستلم العديد من الرسائل بما في ذلك تلك الرسائل التي تسبب مشاكل كبيرة ومختلفة مثل سرقة هوية المتلقي أو فقدان المعلومات الأساسية التي تتسبب في خسائر للشركات بالإضافة إلى الأضرار التي تلحق بالشبكة، وتعد أمر خطير للغاية حيث لا يمكن للمستخدم تجنبها كونها تأخذ مجموعة متنوعة من الأشكال مثل الإعلانات وغيرها، وتعرف هذه الرسائل بأنها رسائل غير مرغوب فيها. من أجل إزالة هذه الرسائل غير المرغوب فيها ومنع الوصول إليها، يتم استخدام الترشيح. الهدف هو تحسين من تصفية البريد الإلكتروني العشوائي. باقتراح مقترح تصنيف الخوارزمية الجينية كخوارزمية تطورية هدف واحد لتوليد أفضل نموذج يستخدماه لتصنيف تصفية البريد الإلكتروني بدقة عالية. أول خطوة في المقترح هو تطبيق Normalized. ثم ينفذ feature selection لاختيار أفضل ميزة. الخطوة الثالثة استخدام الخوارزمية الجينية كخوارزمية تطورية لهدف واحد التي تتعامل مع هدف واحد. التجارب أظهرت أن النظام المقترح يوفر دقة أفضل في التجربة 1 (88%)، ودقة عالية في التجربة 2 (94%) وفي التجربة 3 (95%). E-mail is the fastest way to exchange messages from one place to another across the world, the increased use of e-mail led to increase received messages in the mailbox, where the recipient receives many messages including those that cause significant and different problems such as stealing identity of recipient, losing of essential information causing losses to companies in addition to the damage to the network. These messages are so dangerous that the user is unable to avoid them especially as they take different forms such as advertisements and others. These messages are known as unwanted messages. In order to remove these spam messages and prevent them from being accessed, filtering is used. This paper aims to enhance the e-mail spam filtering by suggesting genetic algorithm classifier as a single objective evaluation algorithm problem to generate the best model to be used for classifying the e-mail messages in high accuracy. The first step in the proposal is applying normalization. The second is feature selection which is implemented to choose the best features, the third step is using genetic algorithm classifier as single objective evaluation algorithm that deal with one objective. The experimental results showed that the proposed system provides good accuracy in the first experiment (88%) and better accuracy in the second experiment (94%) and third experiment (95%). |
|---|---|
| ISSN: |
1994-8638 |
عناصر مشابهة
-
Combine Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization Approach for Neural Network Classification
بواسطة: Abu Hamra, Enas Ahmed منشور: (2016) -
Improved Spam Detection using DBSCAN and Advanced Digest Algorithm
بواسطة: Ahmed, Alaa H. منشور: (2013) -
Generating Higher Order Mutants Using Genetic Algorithm
بواسطة: Abu Al Jadayel, Anas منشور: (2016) -
SQL expection coverage using genetic algorithms
بواسطة: Al Harahsheh, Heba Mohammad منشور: (2011) -
Des Security Enhancement : Using Genetic Algorithm
بواسطة: Mahomoud, Aya Mahomoud Hassan منشور: (2016)
