تشخیص هرزنامه با استفاده از الگوریتم‌ جستجوی ممنوعه و ماشین بردار پشتیبان

تشخیص هرزنامه با استفاده از الگوریتم‌ جستجوی ممنوعه و ماشین بردار پشتیبان، روشی نوین و کارآمد برای مقابله با یکی از چالش‌های اصلی اینترنت امروزی است. هرزنامه‌ها، ایمیل‌های ناخواسته‌ای هستند که نه‌تنها زمان کاربران را تلف می‌کنند، بلکه امنیت و کارایی سیستم‌ها را کاهش داده و خسارات مالی به همراه دارند. این پژوهش با ارائه روشی دوفازی، شامل انتخاب ویژگی با الگوریتم جستجوی ممنوعه و دسته‌بندی با ماشین بردار پشتیبان، دقت تشخیص را به ۹۳٫۸ درصد رسانده است. این پایان نامه با حذف ویژگی‌های زائد و بهینه‌سازی فرآیند تشخیص، کارایی فیلترهای هرزنامه را بهبود می‌بخشد.

اهمیت تشخیص هرزنامه در دنیای دیجیتال

با گسترش استفاده از ایمیل به‌عنوان رسانه‌ای سریع، ارزان و قابل‌اعتماد، هرزنامه‌ها به مشکلی جدی تبدیل شده‌اند. روش‌های سنتی تشخیص هرزنامه اغلب با خطاهای بالا مواجه بوده و از نظر کاربردی محدودیت دارند. این پژوهش با بهره‌گیری از الگوریتم جستجوی ممنوعه، ویژگی‌های کلیدی را با دقت انتخاب کرده و با استفاده از ماشین بردار پشتیبان، دسته‌بندی مؤثری ارائه می‌دهد. این ترکیب، زمان محاسباتی را بهینه کرده و نتایجی نزدیک به جواب بهینه مطلق فراهم می‌کند.

نقش الگوریتم‌های جستجوی ممنوعه و ماشین بردار پشتیبان

فاز اول این روش، استفاده از الگوریتم جستجوی ممنوعه، یک رویکرد فرامکاشفه‌ای، برای انتخاب ویژگی‌های مرتبط و حذف ویژگی‌های زائد است. در فاز دوم، ماشین بردار پشتیبان با بهره‌گیری از ویژگی‌های انتخاب‌شده، ایمیل‌ها را به دو دسته هرزنامه و غیرهرزنامه دسته‌بندی می‌کند. پیاده‌سازی این روش در نرم‌افزار متلب انجام شده و دقت ۹۳٫۸ درصدی آن نشان‌دهنده کارایی بالای این رویکرد است.

مزایا و نوآوری‌های روش پیشنهادی

نوآوری این پژوهش در ترکیب الگوریتم جستجوی ممنوعه با ماشین بردار پشتیبان برای بهبود انتخاب ویژگی و دسته‌بندی نهفته است. این روش با کاهش خطاها و افزایش دقت، راهکاری کاربردی برای فیلتر کردن هرزنامه‌ها ارائه می‌دهد. این رویکرد نه‌تنها زمان محاسباتی را بهبود می‌بخشد، بلکه امنیت و کارایی سیستم‌های ایمیلی را نیز ارتقا می‌دهد.