Under de senaste åren har vi bevittnat den dramatiska ökningen av volymen av skräppost från mobila SMS (Short Messaging Service). Anledningen är att operatörer -som är beroende av hård konkurrens på marknaden - har infört paket som gör det möjligt för deras kunder att skicka obegränsat SMS på mindre än 1 dollar per månad. Den försämrar inte bara mobiloperatörernas tjänster, utan äventyrar också användarnas säkerhet och integritet. I den här artikeln analyserar vi SMS-spam för att identifiera nya funktioner som skiljer den från benign SMS (ham). Nytt med vår strategi är att vi avlyssnar SMS:et på åtkomstskiktet i en mobiltelefon - i hexadecimalt format - och extraherar två funktioner: (1) oktet bigrams, och (2) frekvensfördelning av okteter. Senare tillhandahåller vi dessa funktioner till ett antal evolutionära och icke-evolutionära klassificeringar för att identifiera den bästa klassificeringen för vårt mobila skräppostfiltreringssystem. Vi utvärderar detektionshastigheten och den falska larmfrekvensen i vårt system – med hjälp av olika klassiatorer – på en riktig datauppsättning. Resultaten av våra experiment visar att Upervised Classifier System (UCS), genom att använda de ovan nämnda funktionernas uppsättning, uppnår mer än 89% detektionshastighet och 0% falsk larmfrekvens.
Junaid och Farooq REF föreslog ett system för att identifiera SMS-spammeddelanden på en mobiltelefon med hjälp av en evolutionär inlärningsklassificering.
Using evolutionary learning classifiers to do MobileSpam (SMS) filtering
{'venue': "GECCO '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}