research centers


Search results: Found 12

Listing 1 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by

Article
Spam Filtering at the Client E-mail Level
مرشح رسائل الدعایة على مستوى مستخدم البرید الاكتروني

Authors: Mohammed M. Mazin --- Mumtaz AL-Mukhtar --- Imad AL-Hussaini
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2009 Volume: 27 Issue: 8 Pages: 1572-1581
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Spam has now become a significant security issue and a massive drain on financialresources. In this paper, a method for filtering the spam at the client level is presented.The proposed filter combines more than one filtering mechanism that would make thefilter more efficient, faster and low false positive. The main mechanism implemented isthe Bayesian filter combined with a blacklist and whitelist. The header of the incominge-mail will be tested against the whitelist to determine whether the e-mail is legitimate ornot. Also it will be tested against the blacklist to determine whether the e-mail is spam ornot. In case of no matched results the e-mail will be checked by the Bayesian filter. Theresults of this check will be then used to update the whitelist and blacklist

احدى المشاكل الاساسية التي (spam) اصبح بريد الاعلانات غير المرغوبة و بريد الدعاية يتعرض لها البريد الاكتروني مما يسبب هدر الموارد المالية المخصصة لهذا الغرض. يقدم هذا البحث المرشح المقترح يتضمن عددا من المراحل التي .(client) مرشحا لرسائل الدعاية مخصصا للمستخدم هو المرشح (Bayesian) تعمل معا لتجعل المرشح اكثر فعالية، اسرع و اقل عرضة للخطأ. مرشح الرئيسي الذي تم استخدامه كمصنف للبريد اعتمادا على محتوى البريد. مرشحا القائمة البيضاءيعتمدان الترشيح على اساس المصدر المرسل مما يسمح (blacklist) و القائمة السوداء (whitelist) النتائج المستحصلة .(spam) او غير ذلك (legitimate) بتصنيف البريد المستلم على انه شرعي تستخدم لتحديث هذه القوائم.


Article
Using One-Class SVM with Spam Classification
استخدام SVM ذات الصنف الواحد لتصنيف البريد المؤذي

Authors: Inas Ali ايناس علي --- Sumaya Saad سمية سعد --- Safa Ahmed صفا احمد
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 1B Pages: 501-506
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Support Vector Machine (SVM) is supervised machine learning technique which has become a popular technique for e-mail classifiers because its performance improves the accuracy of classification. The proposed method combines gain ratio (GR) which is feature selection method with one-class training SVM to increase the efficiency of the detection process and decrease the cost. The results show high accuracy up to 100% and less error rate with less number of feature to 5 features.

SVM تقنية موجهه لتعليم الماكنة والتي اصبحت تقنية شائعة لمصنفات البريد الالكتروني بسبب ادائها الذي يحسن التنصنيف. الطريقة المقترحةتجمع بين نسبة الربح وهي طريقة اختيار الخصائص مع تدريب SVM ذات الصنف الواحدلزيادة كفاءة عملية الكشف وتقليل الكلفة. اظهرت النتائج دقة عالية تصل الى 100% ونسبة خطأ اقل مع عدد خصائص يصل الى 5 خصائص.

Keywords

gain ratio --- spam --- SVM


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
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%).


Article
Software Engineering-Based Design for a Bayesian Spam Filter
تصميم مرشح Bayesian لرسائل الدعاية يعتمد هندسة البرامجيات

Author: Mumtaz Mohammed Ali AL-Mukhtar ممتاز محمد علي المختار
Journal: Al-Khwarizmi Engineering Journal مجلة الخوارزمي الهندسية ISSN: 18181171 23120789 Year: 2010 Volume: 6 Issue: 2 Pages: 83-92
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

The rapid spread and the easy availability of a free e-mail service have made it the medium of choice for the sending of unsolicited advertising and bulk e-mail in general. These messages, known as junk e-mail or spam mail, are an increasing problem to both Internet users and Internet service providers (ISPs).
The research resolves one aspect of the spam problem by developing an appropriate filter for the e-mail client. The proposed filter is a combination of three forms of filters: Whitelist, Blacklist, and a Bayesian filter. Whitelist-based filter only accepts e-mails from known addresses. Blacklist filter blocks e-mails from addresses known to send out spam. Bayesian content-based filter makes estimations of spam probability based on the text and filters messages based on a pre-selected threshold.
The Bayesian filter is selected to be the main filter. The Bayesian filter is manually trained on a set of gathered e-mails; some of them are spam and the others are legitimate based on the contents of an e-mail. Thereafter the classification phase has been implemented for new entered e-mails. All the required databases are constructed in form of tables stored in the Structured Query Language (SQL) server. The filter at the client side can transparently access the database in order to carry on the intended filtering. The proposed system (e-mail client interface and the filters) can manage messages written in both Arabic and English languages which is crucial for the users in our region.
Software engineering principals are implemented throughout the design process to make the system less vulnerable to faults and easily maintained. The design steps have followed the Waterfall-model using the ASCENT software. A user-friendly interface has been developed to access the features of the spam filter at the client side. Visual Basic version 6 has been used to develop the system. As well, the SQL server has been implemented to build and process the database.
A number of performance measurements have been carried out with asset of gathered e-mails. The results are used to evaluate the performance of the filter and to prove its efficiency.

الانتشار االسريع و توفر السهل لخدمة البريد الاكتروني المجاني جعلا منه وسطا مختارا لارسال بريد الاعلانات الغير مرغوبة و بريد الدعاية بشكل عام. هذه الرسائلـ، والمعروفة بالبريد التافه او (spam) مشكلة متزايدة لكل من المستعملين و مزودي خدمة الانترنت (ISP). يقدم البحث حلا لاحدى جوانب مشكلة رسائل الدعاية (spam) من خلال تطوير مرشح ملائم لبريد المستفيد (e-mail client). المرشح المقترح يتكون من ثلاثة اجزاء تعمل معا: القائمة البيضاء (Whitelist)، القائمة السوداء (Blacklist)، و مرشح Bayesian. يسمح مرشح القائمة البيضاء باستقبال الرسائل البريدية من عناوين معروفة للمستفيد. بينما يمنع مرشح القائمة السوداء استقبال الرسائل البريدية من عناوين عرفت بارسالها لرسائل الدعاية. يعتمد مرشح Bayesian في تقديراته على محتوى الرسائل ويرشح هذه الرسائل نسبة ال معيار (threshold) محدد سلفا. تم بناء قواعد البيانات المطلوبة بشكل جداول تخزن في خادم ال SQL. المرشح المقترح للمستفيد يمكن ان يصل الى قواعد البيانات هذه بشكل شفاف لكي يتمكن من تنفيذ الترشيح المطلوب. النظام المقترح يتعامل مع رسائل الدعاية التي تكتب في كلتا اللغتين العربية و الانكليزية و الذي يعتبر امرا هاما للمستفيدين في منطقتنا.تم اعتماد مبادئ هندسة البرامجيات خلال تصميم النظام مما يجعل النظام اقل عرضة للاخطاء وادامته اسهل. خطوات التصميم نفذت باستحدام نموذج Waterfall وبرامجيات ASCENT. تم تطوير واجهة للمستفيد سهلة الاستخدام للحصول على مزايا المرشح المقترح. تم استخدام بيئة Visual Basic 6 لبناء النظام كما استخدم SQL Server لبناء وتنفيذ قواعد البيانات المطلوبة.تم استخدام عدد من مقاييس الاداء و استحصال النتائج التجريبية مع مجموعة من البريد المجموع لتقييم الاداء للمرشح المقترح واثبات كفائته.


Article
SMS Spam Identification Based on Message Duplication Detection by Cuckoo Filters
تحديد الرسائل القصيرة غير المرغوبة بناء على اكتشاف تكرار الرسائل باستعمال مرشح الوقواق

Author: Saif Ali
Journal: journal of kerbala university مجلة جامعة كربلاء ISSN: 18130410 Year: 2014 Volume: 12 Issue: 2 Pages: 48-55
Publisher: Kerbala University جامعة كربلاء

Loading...
Loading...
Abstract

Short message service (SMS) spamming has become a large problem due to the wide spread of smart phones in the past few years. Modern smart phones processing power and extended connectivity has been employed by new spamming techniques to send spam messages from multiple infected devices controlled by command centres. Besides the annoyance for the receiver, this new breed of SMS spamming is causing financial loss for the infected devices owners since these devices has been used as tools for SMS transmission and spending the owner credit in the process. These new methods introduce a challenge for the telecommunication companies since it requires new techniques to identify and stop spam messages and the suggested method provide one practical solution for this problem. This paper presents a method to detect spam messages using the chronological characteristics of the spamming campaigns and the similarity among the spam messages’ contents which servers a single goal. A system has been built to recognize the repeated transmission of identical or near identical spam using the compact and high-performance Cuckoo filter. Real SMS messages were used to evaluate the system performance and detection rate.

أصبحت الرسائل النصية القصيرة غير المرغوبة المستلمة مشكلة كبيرة بسبب الانتشار الواسع لأجهزة الهواتف الذكية في السنوات القليلة الأخيرة. ان ما تمتلكه الهواتف الذكية الحديثة من امكانيات المعالجة المتطورة وسهولة الاتصال قد تم توظيفه من قبل عمليات ارسال الرسائل غير المرغوبة عن طريق عدد من الأجهزة المصابة والمسيطر عليها من قبل مراكز السيطرة. بالإضافة للإزعاج الذي تمثله هذه الرسائل غير المرغوبة للمستلم فأن هذا الأسلوب الجديد في الارسال يسبب خسائر مادية لمالكي الأجهزة المصابة التي يتم استخدامها في الارسال والتي يتم استخدامها كأدوات لأرسال الرسائل غير المرغوبة وصرف رصيد المالك خلال هذه العملية. تمثل هذه الطرق الجديدة تحديا لشركات الاتصالات لما تتطلبه من حلول جديدة لتحديد وإيقاف هذه الرسائل ويقدم البحث احدى الطرق فعالة لمعالجة المشكلة.يقدم البحث طريقة عملية لاكتشاف الرسائل غير المرغوبة عن طريق الخواص الايقاعية والموقوتة لحملات ارسال الرسائل غير المرغوبة التي يجمعها هدف واحد. لقد تم تصميم وبناء نظام يقوم بالكشف عن التشابه في محتويات الرسائل القصيرة المتطابقة والمتشابهة باستعمال هيكل البيانات الوقواق ذو الأداء العالي. تم استعمال رسائل نصية حقيقية لتقييم أداء النظام ونسبة الاكتشاف في بيئة مطابقة للواقع.

Keywords

SMS --- n-gram --- Cuckoo filter --- Bloom filter --- spam --- Bayesian


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 - 10 of 12 << page
of 2
>>
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (12)


Language

English (10)

Arabic and English (1)


Year
From To Submit

2018 (3)

2017 (2)

2016 (3)

2015 (1)

2014 (1)

More...