IMMUNE-INSPIRED PREDICTIVE MODELS FOR EMAIL CLASSIFICATION AND SPAM FILTERING

Abstract

تعد الرسائل ا إ لالكترونية من الوسائل المنتشرة والفعالة للت واصل في وقتنا الحالي على المس توى الشخصي والرسمي. و يتلقى المس تخدمون كثيراً من الرسائل التي تتطلب فرز اً يدوياً لمجلدات مختلفة، كما يتلقون ك م ا هائلًً من الرسائل التي لا طائل منها أ و غير المرغوب فيها والتي تعرف بالبريد المزعج (SPAM) . وتعد هذه القضية من القضايا ا أمنية المهمة التي تتطلب عناية خاصة من المس تخدمين ومديري الش بكات. ولذا تحتوي معظم أ نظمة الرسائل ا إ لالكترونية على أ ليات للحد من هذه المشكلة. إ الا أ نه يلزم اس تحداث طرق لتوائم التطور في ا أنظمة الحديثة. تقوم هذه الدراسة بتحليل فعالية الحلول المتاحة لتصنيف الرسائل ا إ لالكترونية النصية وترش يح غير المرغوب منها. كما تقترح طرقًا لاس تخلًص سمات أ كثر فعالية للتمييز بين الرسائل المختلفة. وعلًوة على ذلك، تقوم ببناء نماذج تصنيف مبنية على خوارزمية مس توحاة من نظم المناعة الطبيعية. كما تقوم بتحليل أ داء النماذج المقترحة ومقارنتها بطرق أ خرى باس تخدام قواعد بيانات ذات خصائص مختلفة. وقد أ ظهرت النتائج فعالية الحل المقترح في تصنيف وترش يح الرسائل ا إ لالكترونية النصية