Con questo nuovo sistema di rilevamento e filtraggio dello spam, l’obiettivo è quello di ottenere una maggiore precisione e risultati più rapidi in modo che questo tipo di e-mail non “scivoli” nelle nostre caselle di posta.
I messaggi di posta elettronica indesiderati, o spam , sono quei messaggi che riceviamo da mittenti sconosciuti e che non solo riempiono la nostra casella di posta con spazzatura, ma potrebbero anche nascondere link a siti fraudolenti o persino malware.
Anche se gli attuali filtri utilizzati dai client di posta elettronica come Gmail o Outlook di solito funzionano abbastanza bene, finiscono sempre per “intrufolare” un certo numero di email di spam nella nostra casella di posta, che a volte, per pigrizia, lasciamo lì, cosa che potrebbe anche finire per intaccare la memoria limitata di questi client di posta elettronica.
Mentre il filtraggio automatico dello spam e l’identificazione dei messaggi di spam ha fatto molta strada, i ricercatori del Sinhgad Institute of Technology Lonavala in India hanno ora messo a punto una nuova tecnica di rilevamento automatico dello spam che potrebbe aiutare a migliorare la sicurezza degli utenti e impedire loro di ricevere spam.
“A differenza di altri modelli, aumenta il tasso di convergenza del rilevamento dello spam, ottenendo risultati migliori. Il nostro modello riduce anche la velocità di formazione e porta a una maggiore efficienza di classificazione “, Vikas Samarthrao Kadam racconta techxplore .
Questo modello si basa sulla selezione multi-obiettivo delle caratteristiche sotto una nuova e promettente tecnica di apprendimento profondo. A differenza di altri metodi sviluppati prima, il modello è consegnato su un set di dati di immagini e testo .
“Il nostro lavoro conferma la promessa di nuovi e migliori modelli di rilevamento basati su algoritmi di apprendimento profondo. Il nostro modello presenta un nuovo algoritmo euristico ibrido e raggiunge la selezione ottimale delle caratteristiche con una funzione multi-obiettivo “, dice Kadam.
Quindi, è un nuovo modello che è facile da implementare e può essere consegnato rapidamente , in brevi periodi di tempo, in contrasto con i modelli attuali che richiedono la partecipazione di un più grande insieme di persone.
Aggiungono che “il nostro modello potrebbe migliorare la qualità della vita per le persone che ricevono una grande quantità di e-mail, permettendo loro di navigare attraverso la loro posta senza soluzione di continuità e di utilizzare solo i loro account per lo scopo previsto“, aggiunge Kadam.
In futuro, vogliono implementare questa nuova tecnica di filtraggio su larga scala, migliorando la sicurezza e l’efficienza degli attuali servizi di posta elettronica come Gmail, Outlook, Yahoo e altri.
“La sicurezza dei sistemi di rilevamento e filtraggio dello spam è fondamentale per ottenere una maggiore precisione e risultati affidabili che possono essere migliorati in futuro attraverso l’apprendimento congiunto. Il tasso di falsi positivi di molti modelli è ancora superiore al necessario, ma dovrebbe essere ridotto al più piccolo valore possibile in futuro “, dice.
“ La classificazione dello spam in tempo reale è estremamente necessaria poiché la maggior parte dei modelli proposti non si comporta bene sui dati “, conclude Kadam.
