Совершенствование методов и алгоритмов защиты от спама и атак по электронной почте с использованием машинного обучения и нейронных сетей
Аннотация
Доклад посвящен развитию методов защиты от почтового спама и атак. Предлагаемое решение реализует интегративный подход к классификации текста и обнаружению спама в электронной почте с помощью гибридных моделей, основанных на интеграции методов глубокого обучения и машинного обучения. Используются четыре основные модели, в том числе модель CNN-SVM, модель BOW-CNN-SVM, BOW-CNN-LSTM-RF и CNN-XGBOOST, для обнаружения состязательных атак и повышения точности и надежности систем обнаружения спама. Тестирование проводится с использованием наборов данных Ling-Spam и CSDMC 2010, а модели оцениваются на основе показателей эффективности, таких как точность, прецизионность, полнота и показатель F1. Предлагаемый гибридный подход сочетает в себе возможности извлечения признаков с помощью CNN и LSTM с возможностями классификации SVM и Random Forest для создания комплексных и эффективных инструментов для обнаружения спама. Это позволяет построить более надежные и безопасные системы обнаружения спама по сравнению с существующими.
The report is devoted to the email spam and attacks protection methods development. The Proposed solution brings an integrative approach for text classification and email spam detection through the hybrid models based on the integrate deep learning and machine learning techniques. Four major models are used that include CNN-SVM model, BOW_CNN-SVM model, BOW_ CNN-LSTM_RF, and CNN_XGBOOST to detect adversarial attacks to boost the accuracy and robustness of spam detection systems. Testing is done with the Ling-Spam and CSDMC 2010 datasets, and the models are evaluated based on their performance metrics of accuracy, precision, recall, and F1-score. The proposed hybrid approach combines the capability of feature extraction by CNN and LSTM with the classification power of SVM and Random Forest to create a comprehensive and effective instrument for spam detection. This enables building more reliable and secure spam detection systems in comparison with existing ones.
The report is devoted to the email spam and attacks protection methods development. The Proposed solution brings an integrative approach for text classification and email spam detection through the hybrid models based on the integrate deep learning and machine learning techniques. Four major models are used that include CNN-SVM model, BOW_CNN-SVM model, BOW_ CNN-LSTM_RF, and CNN_XGBOOST to detect adversarial attacks to boost the accuracy and robustness of spam detection systems. Testing is done with the Ling-Spam and CSDMC 2010 datasets, and the models are evaluated based on their performance metrics of accuracy, precision, recall, and F1-score. The proposed hybrid approach combines the capability of feature extraction by CNN and LSTM with the classification power of SVM and Random Forest to create a comprehensive and effective instrument for spam detection. This enables building more reliable and secure spam detection systems in comparison with existing ones.