research centers


Search results: Found 2

Listing 1 - 2 of 2
Sort by

Article
Spam Classification Using Genetic Algorithm
تصنيف الرسائل الغير مرغوب بها بستخدام خوارزمية الجينية

Authors: Ekhlas Khalaf Gbashi اخلاص خلف كباشي --- Soukaena H. hashem سكينة حسن هاشم --- Rand Ahmad Atta رند حمد الطائي
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2018 Volume: 9 Issue: 2 اللغة الانكليزية Pages: 142-170
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

E-mail is the fastest way to exchange messages from one place to another across the world, the increased use of e-mail led to increase received messages in the mailbox, where the recipient receives many messages including those that cause significant and different problems such as stealing identity of recipient, losing of essential information causing losses to companies in addition to the damage to the network. These messages are so dangerous that the user is unable to avoid them especially as they take different forms such as advertisements and others. These messages are known as unwanted messages. In order to remove these spam messages and prevent them from being accessed, filtering is used. This paper aims to enhance the e-mail spam filtering by suggesting genetic algorithm classifier as a single objective evaluation algorithm problem to generate the best model to be used for classifying the e-mail messages in high accuracy. The first step in the proposal is applying normalization. The second is feature selection which is implemented to choose the best features, the third step is using genetic algorithm classifier as single objective evaluation algorithm that deal with one objective. The experimental results showed that the proposed system provides good accuracy in the first experiment (88%) and better accuracy in the second experiment (94%) and third experiment (95%).

البريد الالكتروني هو أداة سريعة لتبادل الرسائل من مكان واحد إلى جميع الأماكن في العالم وان زيادة في استخدام البريد الالكتروني ادى الى زيادة استقبال عدد كبير من الرسائل في صندوق البريد ، حيث يتلقى المستلم العديد من الرسائل بما في ذلك تلك الرسائل التي تسبب مشاكل كبيرة ومختلفة مثل سرقة هوية المتلقي او فقدان المعلومات الأساسية التي تتسبب في خسائر للشركات بالإضافة إلى الأضرار التي تلحق بالشبكة ، وتعد أمر خطير للغاية حيث لا يمكن للمستخدم تجنبها كونها تأخذ مجموعة متنوعة من الأشكال مثل الإعلانات وغيرها ، وتعرف هذه الرسائل بأنها رسائل غير مرغوب فيها. من أجل ازالة هذه الرسائل غير المرغوب فيها ومنع الوصول إليها ، يتم استخدام الترشيح . الهدف هو تحسيين من تصفية البريد الإلكتروني العشوائي. بأقتراح مقترح تصنيف الخوارزمية الجينية كخوارزمية تطورية هدف واحد لتوليد أفضل نموذج يستخدامه لتصنيف تصفية البريد الالكتروني بدقة عالية. أول خطوة في المقترح هو تطبيق .Normalized ثم ينفذ feature selection لاختيار أفضل ميزة. الخطوة الثالثة استخدام الخوارزمية الجينية كخوارزمية تطورية لهدف واحد التي تتعامل مع هدف واحد. التجارب أظهرت أن النظام المقترح يوفر دقة أفضل في التجربة 1 (88٪) ، ودقة عالية في التجربة 2 (94٪) وفي التجربة 3 (95%) .


Article
Spam Classification Using MOEA/D

Authors: Rand Ahmad Atta --- Soukaena H. Hashem --- Ekhlas Khalaf Gbashi
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2018 Volume: 21 Issue: 4 Pages: 109-118
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

In mathematics, it’s very easy to find the maximum point or minimum point of a function or a set of functions, but it’s difficult to find a set of function simultaneously in the real world due to the different kinds of mathematical relationships between objective functions. So the multi objective optimization algorithm has the ability to deal with a many objectives instead of one objective, because of the difficulties in the classical methods of multi objectives optimization, the evolutionary algorithm (EA) is effective to eliminate these difficulties, in order to apply the evolutionary algorithms to improve the multi-objective optimization algorithm, the multi - objective evolutionary algorithm based on decomposition is one of the algorithms that solve multi objective optimization problems. This paper aims to enhance the e-mail spam filtering by using multi - objective evolutionary algorithm for classifying the e-mail messages to spam or non-spam in high accuracy. The first step in the proposal is applying normalization. The second step is applying feature selection which is implemented to choose the best features. Finally, implement multi - objective evolutionary algorithm based on decomposition. The evaluation of the performance of model by using testing databases from the spam database. The model depended accuracy as a criterion to evaluate model performance. The experimental results showed that the proposed system provides good accuracy in the experiment 1 (91%), very good accuracy in the experiment 2 (92%) and excellent accuracy in the experience 3 (98%).

Listing 1 - 2 of 2
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (2)


Language

English (2)


Year
From To Submit

2018 (2)