Abstract-Oönskad och skadliga meddelanden dominerar E-posttrafik och utgör ett stort hot mot nyttan av e-postkommunikation. Reputationssystem har fått fart som lösning. Sådana system extrahera e-postavsändare beteendedata baserat på global sända distribution, analysera dem och tilldela ett värde av förtroende till varje IP-adress skicka e-postmeddelanden. Vi bygger två modeller för klassificeringsändamålet. Den ena är baserad på Support Vector Machines (SVM) och den andra är Random Forests (RF). Experimentella resultat visar att antingen klassificeringen är effektiv. RF är något mer exakt, men dyrare både när det gäller tid och rum. SVM producerar liknande noggrannhet på ett mycket snabbare sätt om man anger modelleringsparametrar. Dessa klassificeringar kan bidra till ett ryktessystem som en källa till analys och öka dess noggrannhet.
Y. Tang, S. Krasser, Y. Han, W. Yang, D. Alperovitch REF föreslog ett system som använde SVM för klassificeringsändamål, sådana system extrahera e-postavsändare beteendedata baserat på global sända distribution, analysera dem och tilldela ett förtroende för varje IP-adress skicka e-postmeddelande, Experimentella resultat visar att SVM klassificerare är effektiv, korrekt och mycket snabbare än Random Forests (RF) Classifier.
Support Vector Machines and Random Forests Modeling for Spam Senders Behavior Analysis
{'venue': 'IEEE GLOBECOM 2008 - 2008 IEEE Global Telecommunications Conference', 'journal': 'IEEE GLOBECOM 2008 - 2008 IEEE Global Telecommunications Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}