Развитие методов защиты от спама и атак по электронной почте с использованием машинного обучения и нейронных сетей

Аннотация

Увеличение объема нежелательной электронной почты, называемой спамом, вызвало острую необходимость в разработке более надежных и устойчивых антиспамовых фильтров. В последнее время для успешного обнаружения и фильтрации спама используются методы машинного обучения. Мы представляем систематический обзор некоторых популярных подходов к фильтрации почтового спама на основе машинного обучения. В нашем обзоре рассматриваются важные концепции, попытки, эффективность и тенденции исследований в области фильтрации спама. В предварительной части исследования рассматривается применение методов машинного обучения в процессе фильтрации почтового спама ведущими интернет-провайдерами (ISP), такими как Gmail, Yahoo и спам-фильтры электронной почты Outlook. Обсуждается общий процесс фильтрации почтового спама, а также усилия различных исследователей по борьбе со спамом с помощью методов машинного обучения. В нашем обзоре сравниваются достоинства и недостатки существующих подходов машинного обучения и открытые исследовательские проблемы в области фильтрации спама.