Global ETD Search

1	Filtrering av e-post : Binär klassifikation med naiv Bayesiansk teknik / Filtering e-mail : Binary classification with naïve Bayesian technique Bünger, Sara, Nilsson, Stefan January 2007 (has links) In this thesis we compare how different strategies in choosing attribute values affects junk mail filtering. We used two different variants of a naïve Bayesian junk mail filter. The first variant classified an e-mail by comparing it to a feature vector containing all attribute values that were found in junk mails in the part of the e-mail collection we used for training the filter. The second variant compared an e-mail to a feature vector that consisted of the attributes that was found in ten or more junk mails in the part of the e-mail collection we used for training the filter. We used an e-mail collection that consisted of 300 e-mails, 210 of these were junk mails and 90 were legitimate e-mails. We measured the results in our study using; SP, SR and F1 and to be able to compare the two different strategies we cross validated them. The results we got in our study showed that the first strategy got higher average F1 values than our second strategy. Despite of this we believe that the second strategy is the better one. Instead of comparing the e-mail to a feature vector containing all attribute values found in junk mails, the results will be better if the filter compares the e-mail to a feature vector that contains a limited amount of attribute values. / Uppsatsnivå: D automatisk klassifikation bayesianskt filter skräppost filtrering Social Sciences Samhällsvetenskap
2	Bayesisk filtrering i syfte att motverka spam : En studie om bayesisk filtrering i olika programvaror Bengtsson, Andreas, Kindstrand, Johan, Persson, Stefan January 2013 (has links) Ett konstant problem med e-post är mängden skräppost som skickas dagligen och bidrar till en osäkerhet bland hemanvändare samt medför stora kostnader för företag. Att kunna skydda sig och filtrera bort skräppost är av stor vikt. Vad är egentligen skräppost?Programvaror mot skräppost använder flera metoder för att lösa problemet.Arbetet behandlar en av dessa metoder och hur effektivt den används i olika programvaror. Den metod som arbetet fokuserar på är bayesisk filtrering och programvarornas förmåga att utnyttja den. I studien kommer en analys huruvida Spamassassin och GFI MailEssentials utnyttjar bayesisk filtrering utföras. Tester kommer att genomföras med samma förutsättningar på de två programvarorna, det vill säga alla filter och skydd kommer att vara inaktiverade förrutom bayesisk filtrering. Testerna kommer att ge resultat som sedan analyseras där effektiviteten av filtret visar sig. Spam Ham Skräppost E-post MailEssentials SpamAssasin Bayesisk filtrering Computer Sciences Datavetenskap (datalogi)
3	System för att upptäcka Phishing : Klassificering av mejl Karlsson, Nicklas January 2008 (has links) <p>Denna rapport tar en titt på phishing-problemet, något som många har råkat ut för med bland annat de falska Nordea eller eBay mejl som på senaste tiden har dykt upp i våra inkorgar, och ett eventuellt sätt att minska phishingens effekt. Fokus i rapporten ligger på klassificering av mejl och den huvudsakliga frågeställningen är: ”Är det, med hög träffsäkerhet, möjligt att med hjälp av ett klassificeringsverktyg sortera ut mejl som har med phishing att göra från övrig skräppost.” Det visade sig svårare än väntat att hitta phishing mejl att använda i klassificeringen. I de klassificeringar som genomfördes visade det sig att både metoden Naive Bayes och med Support Vector Machine kan hitta upp till 100 % av phishing mejlen. Rapporten pressenterar arbetsgången, teori om phishing och resultaten efter genomförda klassificeringstest.</p> / <p>This report takes a look at the phishing problem, something that many have come across with for example the fake Nordea or eBay e-mails that lately have shown up in our e-mail inboxes, and a possible way to reduce the effect of phishing. The focus in the report lies on classification of e-mails and the main question is: “Is it, with high accuracy, possible with a classification tool to sort phishing e-mails from other spam e-mails.” It was more difficult than expected to find phishing e-mails to use in the classification. The classifications that were made showed that it was possible to find up to 100 % of the phishing e-mails with both Naive Bayes and with Support Vector Machine. The report presents the work done, facts about phishing and the results of the classification tests made.</p> Phishing spam classification Naive Bayes Support Vector Machine RainBow Cygwin Anti-Phishing Working Group spam filer Phishing nätfiske spam skräppost klassificering Naive Bayes Support Vector Machine RainBow Cygwin Anti-Phishing Working Group spamfiler Computer science Datalogi
4	System för att upptäcka Phishing : Klassificering av mejl Karlsson, Nicklas January 2008 (has links) Denna rapport tar en titt på phishing-problemet, något som många har råkat ut för med bland annat de falska Nordea eller eBay mejl som på senaste tiden har dykt upp i våra inkorgar, och ett eventuellt sätt att minska phishingens effekt. Fokus i rapporten ligger på klassificering av mejl och den huvudsakliga frågeställningen är: ”Är det, med hög träffsäkerhet, möjligt att med hjälp av ett klassificeringsverktyg sortera ut mejl som har med phishing att göra från övrig skräppost.” Det visade sig svårare än väntat att hitta phishing mejl att använda i klassificeringen. I de klassificeringar som genomfördes visade det sig att både metoden Naive Bayes och med Support Vector Machine kan hitta upp till 100 % av phishing mejlen. Rapporten pressenterar arbetsgången, teori om phishing och resultaten efter genomförda klassificeringstest. / This report takes a look at the phishing problem, something that many have come across with for example the fake Nordea or eBay e-mails that lately have shown up in our e-mail inboxes, and a possible way to reduce the effect of phishing. The focus in the report lies on classification of e-mails and the main question is: “Is it, with high accuracy, possible with a classification tool to sort phishing e-mails from other spam e-mails.” It was more difficult than expected to find phishing e-mails to use in the classification. The classifications that were made showed that it was possible to find up to 100 % of the phishing e-mails with both Naive Bayes and with Support Vector Machine. The report presents the work done, facts about phishing and the results of the classification tests made. Phishing spam classification Naive Bayes Support Vector Machine RainBow Cygwin Anti-Phishing Working Group spam filer Phishing nätfiske spam skräppost klassificering Naive Bayes Support Vector Machine RainBow Cygwin Anti-Phishing Working Group spamfiler Computer Sciences Datavetenskap (datalogi)

1

Page generated in 0.0368 seconds