research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Propose Hybrid ACO and NB to Enhance Spam Filtering System

Authors: Soukaena Hassan Hashem --- Huda Adil Abd Algafore
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2016 Volume: 34 Issue: 2 Part (B) Scientific Pages: 204-215
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Unwanted e-mails became one of the most risk experienced by e-mail users, which may be either harmless or e-mails thatrepresenta threatto the internet.Filtering systems are used to filter e-mail messages from spam. This paper introduces a proposed hybrid system to filter the spam; the proposalhybrid Ant Colony System (ACS) and Naive Bayesian (NB) classifier. Where, ACS will dependon the Information Gain (IG) as a heuristic measure to guide the ants search to select the optimal worst features then omitting these features. The remind features will be the subset which is used to train and test NB classifier to classify whether the mail message spam or not.The proposal is experimented on spambase dataset, and the results showthat; the accuracy, precision and recall with NB which use a subset of features extracted by proposing IG-based ACS is higher than the traditional NB with all set of features.

Keywords

: ACS --- IG --- NB --- spam filtering


Article
Fuzzy Based Spam Filtering
تصفية البريد المزعج اعتمادا على الضبابية

Authors: Sarab M. Hameed سراب مجيد حميد --- Marwan B. Mohammed مروان بدران محمد --- Baraa A. Attea براء علي عطية
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2015 Volume: 56 Issue: 1B Pages: 506-519
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Emails have proliferated in our ever-increasing communication, collaboration and information sharing. Unfortunately, one of the main abuses lacking complete benefits of this service is email spam (or shortly spam). Spam can easily bewilder systembecause of its availability and duplication, deceiving solicitations to obtain private information. The research community has shown an increasing interest to set up, adapt, maintain and tune several spam filtering techniques for dealing with emails and identifying spam and exclude it automatically without the interference of the email user. The contribution of this paper is twofold. Firstly, to present how spam filtering methodology can be constructed based on the concept of fuzziness mean, particularly, fuzzy c-means (FCM) algorithm. Secondly, to show how can the performance of the proposed FCM spam filtering approach (coined hence after as FSF) be improved.Experimental results on corpora dataset point out the ability of the proposed FSF when compared with the known Naïve Bayes filtering technique.

انتشر استخدام البريد الكتروني في عالم الاتصالات والتواصل و مشاركة المعلومات انتشارا متزايد. لكن يعد البريد المزعج واحد من اهم الانتهاكات التي تقلل من فوائد خدمة البريد الكتروني . يمكن للبريد المزعجان يربك النظام بسهوله لكثرة تكراره , واغرائته الخداعة لغرض الحصول على معلومات خاصة . يبين هذا البحث اهتمام في تكوين و تكييف وادامة عدة تقنيات لتصفية الرسائل غير المرغوب بها وفرزها تلقائياً دون العودة للمستخدم. المساهمة في هذا البحثذو جانبين ، الأول هو تقديم منهجية لكيفية تصفية الرسائل غير المرغوب بها على اساس مفهوم الضبابية وخاصة خوارزمية التجميع الضبابي . اما الجانب الثاني فيبين كيفية تحسين اداء الاليه المقترحة لتصفية الرسائل غير المرغوب بها (FSF) . النتائج التجريبية على مجاميع مجموعة البياناتتشير إلى قدرة FSF المقترحة لتصفية الرسائل غير المرغوب مقارنة مع تقنيه التصفية المعروفNaïve Bayes.


Article
Spam Filtering based on Naïve Bayesian with Information Gain and Ant Colony System
نظام تصفية الرسائل الالكترونية الغير مرغوب فيها بتهجين طريقة اختيار الخواص بأستخدام كسب المعلومات ونظام مستعمرة النمل

Authors: Huda Adil Abd Algafore هدى عادل عبد الغفور --- Soukaena Hassan Hashem سكينة حسن هاشم
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 1C Pages: 719-727
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

This research introduces a proposed hybrid Spam Filtering System (SFS) which consists of Ant Colony System (ACS), information gain (IG) and Naïve Bayesian (NB). The aim of the proposed hybrid spam filtering is to classify the e-mails with high accuracy. The hybrid spam filtering consists of three consequence stages. In the first stage, the information gain (IG) for each attributes (i.e. weight for each feature) is computed. Then, the Ant Colony System algorithm selects the best features that the most intrinsic correlated attributes in classification. Finally, the third stage is dedicated to classify the e-mail using Naïve Bayesian (NB) algorithm. The experiment is conducted on spambase dataset. The result shows that the accuracy of NB with IG-ACS is better than NB with IG only

يقدم هذا البحث نظام مقترح هجين لتصفية الرسائل الالكترونية غير المرغوب بها والذي يتالف من نظام مستعمرة النمل مع نظام الافتراضية البسيط. هدف النظام المقترح تصنيف الرسائل الالكترونية الغير مرغوب بها بدقة عالية .النظام الهجين المقترح يتكون من ثلاث مراحل متعاقبة. في المرحلة الاولى يتم احتساب كسب المعلومات ((IG لكل خاصية . ثم تقوم خوارزمية نظام مستعمرة النمل باختيار افضل الخواص التي تكون مترابطة ترابطا جوهريا في عملية التصنيف الرسائل الالكترونية. اخيرا ,الخطوة الثالثة يتم بها تصنيف الرسائل الالكترونية باستخدام خوارزمية نظام النظرية الافتراضيه البسيط. التجارب اجريت على بيانات spambase. النتائج اظهرت دقة التصنيف الرسائل الالكترونية لنظام الافتراضية البسيط مع نظام مستعمرة النمل افضل من نظام الافتراضية البسيط مع كسب المعلومات.


Article
Spam Filtering Approach based on Weighted Version of Possibilistic c-Means
اسلوب لتصفية البريد المزعج اعتمادا على نسخة موزونه من Possibilistic c-Means

Authors: Sarab M. Hameed سراب مجيد حميد --- Marwan B. Mohammed مروان بدران محمد
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 2C Pages: 1112-1127
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

A principal problem of any internet user is the increasing number of spam, which became a great problem today. Therefore, spam filtering has become a research fo-cus that attracts the attention of several security researchers and practitioners. Spam filtering can be viewed as a two-class classification problem. To this end, this paper proposes a spam filtering approach based on Possibilistic c-Means (PCM) algorithm and weighted distance coined as (WFCM) that can efficiently distinguish between spam and legitimate email messages. The objective of the formulated fuzzy problem is to construct two fuzzy clusters: spam and email clusters. The weight assignment is set by information gain algorithm. Experimental results on spam based benchmark dataset reveal that proper setting of feature-weight can improve the performance of the proposed spam filtering approach. Furthermore, the proposed spam filtering approach performance is better than PCM and Naïve Bayes filtering technique.

المشكلة الرئيسية لمستخدمي الانترنت هو العدد المتزايد من البريد المزعج، والتي أصبحت مشكلة كبيرة اليوم. لذلك، أصبحت البحوث تركزعلى تصفية الرسائل غير المرغوب فيها والتي جذبت انتباه العديد من باحثين الامنية. يمكن اعتبار عملية تصفية البريد المزعج كمشكلة لتصنيف مجموعتين هذا البحثيقترح نهج لتصفية البريد المزعج على أساس Possibilistic c-Means والمسافة الموزنه التي يمكن أن تميز بكفاءة بين البريد المزعج والبريد الإلكتروني الشرعي. إن الهدف من استخدام خوارزمية التجمع الضبابي في الكشف هو تكوين مجموعتين من التجمع الضبابي هما: مجموعة البريد المزعج و مجموعة الرسائل الالكترونية. تحديد الوزن يتم عن طريق خوارزمية كسب المعلومات. النتائج التجريبية على مجموعة بيانات البريد المزعج القياسية اظهرت أن تحديد الوزن المناسب الى كل ميزة يمكن أن يحسن من أداء نهج تصفية البريد المزعج المقترحة. وعلاوة على ذلك، فإن أداء نهج تصفية المزعج المقترح هو أفضل من تقنية تصفية المزعج PCM وتقنية بايز البسيطة.

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (3)


Year
From To Submit

2017 (1)

2016 (2)

2015 (1)