Med den snabba tillväxten av Internet har e-post, med dess bekväma och effektiva egenskaper, blivit ett viktigt kommunikationsmedel i människors liv. Det minskar kostnaderna för kommunikation. Det följer med Spam. Spam e-post, även känd som "skräp e-post", är oönskad en"s skickas i bulk med dold eller förfalskade identitet av avsändaren, adress, och huvudinformation. Det är viktigt att eftersträva effektivare metoder för skräppostfiltrering för att upprätthålla normal drift av e-postsystem och skydda e-postanvändarnas intressen. I detta papper har vi utvecklat ett Spamfilter baserat på Bayesian filtreringsmetod med hjälp av Aho-corasick och PFAC strängmatchande algoritm. Detta filter utvecklade en förbättrad version av skräppostfilter baserat på traditionell Bayesiansk skräppostfiltrering för att förbättra skräppostfiltreringens effektivitet, och för att minska risken för felbedömning av elakartad skräppost. För ytterligare förbättring av skräppostfiltreringsprocessen omvandlar vi filtret till parallellt spamfilter på GPGPU:s med hjälp av PFAC Algorithm.
Bayesian spamfiltrering REF.
Serial and Parallel Bayesian Spam Filtering using Aho- Corasick and PFAC
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}