Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: spam detection

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Antyscam : Practical Web Spam Classifier

Luckner Marcin, Gad Michał, Sobkowiak Paweł

International Journal of Electronics and Telecommunications

2019

Vol. 65, No. 4

713--722

To avoid of manipulating search engines results by web spam, anti spam system use machine learning techniques to detect spam. However, if the learning set for the system is out of date the quality of classification falls rapidly. We present the web spam recognition system that periodically refreshes the learning set to create an adequate classifier. A new classifier is trained exclusively on data collected during the last period. We have proved that such strategy is better than an incrementation of the learning set. The system solves the starting–up issues of lacks in learning set by minimisation of learning examples and utilization of external data sets. The system was tested on real data from the spam traps and common known web services: Quora, Reddit, and Stack Overflow. The test performed among ten months shows stability of the system and improvement of the results up to 60 percent at the end of the examined period.

Wykrywanie spamu na podstawie implementacji SMTP

Bazydło P., Kozakiewicz A.

Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne

2017

nr 8-9

846--849, CD

Artykuł przedstawia analizator implementacji SMTP, którego głównym celem jest detekcja niechcianych wiadomości email. Artykuł ten jest rozwinięciem systemu „B@bel”, który bazuje między innymi na rozpoznawaniu dialektów SMTP. W pracy przedstawiono nowe rozszerzenia analizatora dialektów SMTP, które znacznie redukują ilość wyników oznaczonych jako FN (False Negative). Ponadto, wyniki zostały zweryfikowane na podstawie danych z serwera pocztowego odpowiedzialnego za kolekcję spamu.

This article presents analyzer, which is responsible for detection of unsolicited email messages on the basis of SMTP implementation. Paper provides an extension to the already known “B@bel” system, which is based on the analysis of so called SMTP dialects. In this work, new extensions are presented, which are responsible for the reduction of FN results (False Negative). Moreover, results have been verified on the basis of a real operating spamtrap.