ДВУХКЛАССИФИКАЦИОННАЯ ИСКУССТВЕННАЯ ИММУННАЯ СИСТЕМА



Цитировать

Полный текст

Аннотация

В данной статье рассматривается практический аспект применения прин- ципов биологической иммунной системы в решении задачи анализа и клас- сификации электронных сообщений. В качестве анализируемых электронных сообщений брались как e-mail (электронная почта), так и сообщения из за- крытых систем (электронный документооборот или систем управления биз- несом). В статье разработана двухклассификационная искусственная иммун- ная система с последующим сравнением эффективности ее применения с наивным байесовским классификатором. Проведена практическая реализа- ция разработанной системы с применением в системе анализа электронных сообщений коммерческой структуры.

Об авторах

М.Е. Бурлаков

Самарский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: morenov.sv@ssau.ru

Список литературы

  1. Puniˇskis D., Laurutis R., Dirmeikis R. An Artificial Neural Nets for Spam e-mail Recognition, electronics and electrical engineering. Nr., 2006, Cambridge, no. 5.
  2. Burnet F.M. The Clonal Selection Theory of Acquired Immunity. Cambridge: Cambridge University Press, 1959, 312 p.
  3. Castro L., Timmis J. An Artificial Immune Network for Multimodal Function Optimization [Proceedings of IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC’02)], 2002, Vol. 1, pp. 699-674.
  4. Somayaji A., Hofmeyr S., Forrest S. Principles of a Computer Immune System [Proceedings of the Second New Security Paradigms Workshop], 1997, pp. 75-82.
  5. Christodorescu, Mihai, Jha, Somesh, Kruegel, Christopher. Mining specifications of malicious behavior [Proceedings of the the 6th joint meeting of the European software engineering on The foundations of software engineering], 2007, pp. 5-14.
  6. Ismaila I., Ali.S. A Spam Detection Model Based on Negative Selection Algorithm [International Journal on Data Mining and Intelligent Information Technology Applications], 2011, Vol. 2, pp. 15-17.
  7. Repository of machine learning databases. Available at: http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/README (accessed: 02.05.2014).
  8. de Castro, Leandro N. Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach. Timmis: Springer, 2004, 273 p.
  9. An artificial immune system architecture for computer security applications [IEEE Transactions on Evolutionary Computation]. Available at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.113.9398 (accessed: 03.05.2014).
  10. A Plan for Spam. Available at: http://www.paulgraham.com/spam.html (accessed: 05.05.2014).

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Бурлаков М., 2014

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах