Методологія класифікації листів електронної пошти з використанням нейронних мереж
Наукові журнали НАУ
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Title |
Методологія класифікації листів електронної пошти з використанням нейронних мереж
Методология классификации писем электронной почты с использованием нейронных сетей Сlassification methodology e-mails using neural networks |
|
| Creator |
Терейковський, Ігор Анатолійович; Національний технічний університет України «Київський політехниічний інститут»
|
|
| Subject |
Інформаційна безпека
електронна пошта; спам; витік; нейронна мережа; карта Кохонена УДК 681.3.06 Информационная безопасность электронная почта; спам; утечка; нейронная сеть; карта Кохонена УДК 681.3.06 Information Security email; spam; leakage; neural networks; Kohonen map UDC 681.3.06 |
|
| Description |
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.
Эффективность защиты электронной почты во многом зависит от достоверности распознавания в письмах спама и утечек. Существующие средства распознавания базируются на статистических методах анализа текстовой информации, что значительно ограничивает их возможности по выявлению новых видов спама и утечек. С целью преодоления этого недостатка предложена методология классификации писем на основе содержательного анализа электронного с помощью нейронных сетей. Предложено использовать в качестве входных параметров нейронной сети частоту встречи в тексте письма информативных слов в канонические форме. Доказано, что оптимальным типом нейросетевой модели есть карта Кохонена, основным преимуществом которой является высокая скорость обучения и возможность удобной визуализации результатов классификации. Это позволяет быстро реагировать на новые вить спама и утечек и проводить окончательную классификацию писем самим пользователем. Проведенные эксперименты подтвердили эффективность предложенной методологи. The effectiveness of email security is largely dependent on the accuracy of spam detection in leaves and roots. Existing recognition methods based on statistical analysis of text information, which significantly limits their ability to detect new types of spam and leaks. To overcome this shortcoming proposed classification methodology sheets based on semantic analysis using an electronic neural networks. A used as input parameters of the neural network in the frequency of meeting the letter of informative words in canonical form. It is shown that the best type of neural network model is Kohonen map, the main advantage of which is a high-speed training and the possibility of easy visualization of classification. This allows you to quickly react to new spam and howl leaks and conduct a final classification of letters by the user. The experiments confirmed the possibility of increasing the reliability of detection of 20-30% |
|
| Publisher |
Національний авіаційний університет
|
|
| Contributor |
—
— — |
|
| Date |
2013-08-20
|
|
| Type |
—
— — |
|
| Format |
application/pdf
|
|
| Identifier |
http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ZI/article/view/4775
|
|
| Source |
Защита информации; Том 15, № 2 (2013); 115-121
Захист інформації; Том 15, № 2 (2013); 115-121 Ukrainian Information Security Research Journal; Том 15, № 2 (2013); 115-121 |
|
| Language |
uk
|
|
| Rights |
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).
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим: Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным сохранением ссылок на авторов оригинальной работы и оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договоронности, касающиеся не-эксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access). Authors who publish with this journal agree to the following terms: Authors retain copyright and grant the journal right of first publication with the work simultaneously licensed under a Creative Commons Attribution License that allows others to share the work with an acknowledgement of the work's authorship and initial publication in this journal.Authors are able to enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution of the journal's published version of the work (e.g., post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial publication in this journal.Authors are permitted and encouraged to post their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) prior to and during the submission process, as it can lead to productive exchanges, as well as earlier and greater citation of published work (See The Effect of Open Access). |
|