Abstrakt. Image spam är en ny trend i familjen av e-post spam. De nya bild spam använder en mängd olika bildbehandlingstekniker för att skapa slumpmässiga ljud. I det här dokumentet föreslår vi ett semi-övervakat tillvägagångssätt, legaliserad diskriminerande EM-algoritm (RDEM), för att upptäcka skräppost till bilder, som utnyttjar små mängder märkta data och stora mängder omärkta data för att identifiera skräppost och utbilda en klassifikationsmodell samtidigt. Jämfört med fullt övervakade inlärningsalgoritmer lämpar sig den halvövervakade inlärningsalgoritmen mer för motståndarens klassificeringsproblem, eftersom spammarna aktivt skyddar sitt arbete genom att ständigt göra ändringar för att kringgå skräppostdetekteringen. Det gör kostnaden alltför hög för fullt övervakad inlärning för att ofta samla in tillräckligt med märkta data för utbildning. Experimentella resultat visar att vår strategi uppnår 91,66 % hög upptäcktsfrekvens med mindre än 2,96 % falskt positiv, samtidigt som den avsevärt minskar märkningskostnaden.
Yan Gao et al REF föreslog en semi-övervakad systemprototyp baserad på en legaliserad diskriminant Förväntning Maximering algoritm för att upptäcka spam bilder bifogade i e-post.
Semi Supervised Image Spam Hunter: A Regularized Discriminant EM Approach
{'venue': 'ADMA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}