コンピュータ工学および情報技術ジャーナル

電子メールスパム検出のための群集ネガティブ選択アルゴリズム

イスマイラ・イドリスとアリ・セラマト

電子メールスパム検出のための群集ネガティブ選択アルゴリズム

緊急メール送信ツールの使用による電子メールスパムの性質の増加により、迷惑メールの脅威に対抗するための検出器生成の必要性が高まっています。人間の免疫システムにヒントを得た検出器生成では、粒子群最適化 (PSO) を実装して、ネガティブ選択アルゴリズム(NSA) で検出器を生成します。外れ値検出器は、ローカル外れ値係数 (LOF) によって生成される固有の機能です。ローカル外れ値係数は、候補の各検出器のローカルベスト (Pbest) を決定するための適合関数として実装されます。粒子群最適化の速度と位置は、各外れ値検出器の動きと新しい粒子の位置をサポートするために使用されます。粒子群最適化 (PSO) は、検出器のランダム生成ではなく、ネガティブ選択アルゴリズムでの検出器生成を改善するために実装されています。このモデルは、群集ネガティブ選択アルゴリズム (SNSA) と呼ばれます。実験結果は、提案された SNSA モデルが標準の NSA よりも優れていることを示しています。