Filtrering av e-post spam anses vara ett utmanande problem eftersom spammare fortsätter att ändra bilderna som används i deras kampanjer genom att använda olika obfuscation tekniker. Därför förhindra textigenkänning med hjälp av verktyg för optisk karaktärsigenkänning och införa ytterligare utmaningar vid filtrering av sådan typ av skräppost. I detta papper föreslår vi en bild spamfiltreringsteknik, kallad Image Texture Analysis-Based Image Spam Filtering (ITA-ISF), som använder sig av bildfunktioner på låg nivå för bildkarakterisering. Vi utvärderar prestandan hos flera maskininlärningsbaserade klassificeringsapparater och jämför deras prestanda i filtrering av bildspam baserat på funktioner med låg bildstruktur. Dessa klassificeringar är: C4.5 Decision Tree (DT), Support Vector Machine (SVM), Multilayer Perception (MP), Naïve Bays (NB), Bayesian Network (BN) och Random Forest (RF). Våra experimentella studier baserade på två allmänt tillgängliga dataset visar att RF-klassifieraren överträffar alla andra klassiatorer med en genomsnittlig precision, recall, noggrannhet och F-mått på 98,6%.
Al-Duwairi m.fl. Föreslagna bildstruktur analys baserad spam bildfiltrering teknik med hjälp av låg nivå av bildfunktioner (färg, form, textur, etc.) detektion för bildkarakterisering REF.
Detecting Image Spam Using Image Texture Features
{'venue': 'International Journal for Information Security Research', 'journal': 'International Journal for Information Security Research', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}