ثبت نام در مجله
ورود به پنل کاربری
مهلت ارسال مقالات

آخرین مهلت ارسال مقالات برای دوره ۴ -شماره ۱۰ -خردادماه ۱۴۰۳:

(۱۷ خرداد ماه ۱۴۰۳)

 
بانک ها و نمایه ها


civilica

56454

tpbin

magiran

jref-fa

Irindexing

Untitled

 

قوانین

قانون بین المللی کپی رایت

 این نشریه تحت قانون بین المللی کپی رایت BY: Creative Commons  می‌باشد.

قوانین کمیتۀ اخلاق در انتشار

این نشریه تابع قوانین کمیتۀ اخلاق در انتشار (COPE) است و از آیین نامه اجرایی قانون پیشگیری و مقابله با تقلب در آثار علمی پیروی می نماید.

open access
دسترسی آزاد به مقالات نشریه
 
DOAJ
 
پیشنهاد روش نوینی برای شناسایی هرزنامه ها در SMS ها
دوره 3، شماره 6، 1402، صفحات 98 - 111
نویسندگان : سیما مستخدمین حسینی* 1 ، مریم تعجبیان 2

1 دانشکده مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد مهدیشهر، سمنان، ایران

2 دانشکده مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد مهدیشهر، سمنان، ایران

چکیده :
در سال های اخیر اینترنت به بخشی جدایی ناپذیر از زندگی ما انسانها تبدیل شده است. با افزایش استفاده از اینترنت، تعداد کاربران ایمیل روز به روز در حال افزایش است. این استفاده روزافزون از ایمیل مشکلاتی را ایجاد کرده است که ناشی از پیام‌های ایمیل انبوه ناخواسته است که معمولاً به آن اسپم می‌گویند. ایمیل در حال حاضر به یکی از بهترین راه ها برای تبلیغات تبدیل شده است که به واسطه آن ایمیل های اسپم تولید می شود. ایمیل های اسپم، ایمیل هایی هستند که گیرنده تمایلی به دریافت آنها ندارد. تعداد زیادی پیام یکسان برای چندین گیرنده ایمیل ارسال می شود. هرزنامه معمولاً در نتیجه ارائه آدرس ایمیل ما در یک وب سایت غیرمجاز یا غیرقانونی ایجاد می شود. بسیاری از اثرات هرزنامه وجود دارد. صندوق ورودی ما را با تعداد زیادی ایمیل بی فایده پر می کند. سرعت اینترنت ما را تا حد زیادی کاهش می دهد. اطلاعات مفیدی مانند سرقت می کند. لذا در این تحقیق روش نوینی برای شناسایی ایمیل های اسپم نوشته شده به زبان فارسی، پیشنهاد می نماییم. در این روش از ترکیبی از تکنیکهای یادگیری ماشین و یادگیری عمیق برای شناسایی اسپم های ایمیل استفاده نموده ایم. روش پیشنهادی با استفاده از مجموعه داده های آنلاین Kaggle استفاده نمودیم. نتایج بدست آمده نشان داد که روش پیشنهادی از لحاظ معیارهای ارزیابی (دقت، صحت، Recall و F-Measure) کارایی بهتری در مقایسه با روشهای پیشنهاد شده توسط محققان دیگر دارد.
کلمات کلیدی :
هرزنامه ها، SMSها، مجموعه داده های آنلاین Kaggle، تکنیکهای یادگیری ماشین، تکنیکهای یادگیری عمیق.