Система виявлення та класифікації спаму в емейлах

Abstract

Сучасний світ вповні пронизаний інформацією та зв'язками, в якому електронна пошта відіграє ключову роль у спілкуванні та обміні інформацією. Проте, разом зі зростанням кількості електронних повідомлень, збільшується і кількість небажаних повідомлень, які спричиняють серйозні труднощі для користувачів. Спам-повідомлення завдають збитків не лише часу, але і ресурсів, спожитих на їх обробку, та загрожують безпеці інформації[1]. Актуальність тематики дослідження та розробки системи розпізнавання та класифікації спаму в електронних листах обгрунтовується декількома важливими факторами: • Зростаюча кількість спаму: В останні десятиліття спостерігається експоненційний ріст кількості спам-повідомлень, які надходять в електронну пошту користувачів. Це створює серйозні труднощі для користувачів і об'єктивну потребу в ефективних засобах фільтрації та захисту • Зростаюча складність спаму: Сучасні спам-повідомлення стають все більш витонченими та важкими для розпізнавання. Зловмисники використовують різноманітні методи маскування, щоб обійти традиційні способи фільтрації. • Захист від фішингу та шахрайства: Спам-повідомлення часто містять шахрайські схеми та фішингові атаки, які можуть завдати фінансових збитків та загрожувати безпеці особистих даних користувачів. • Розвиток інформаційних технологій: Процеси машинного навчання та аналізу тексту стали більш доступними та потужними, що відкриває нові можливості для створення ефективних антиспамових систем[2]. У результаті цих факторів можна зробити висновок, що розробка ефективної системи розпізнавання та класифікації спаму є своєчасною та актуальною завданням. Наявність подібних досліджень і розробок підтверджує значущість цієї тематики та попит на вдосконалення в цій галузі для забезпечення безпеки та зручності користувачів електронної пошти. Нашим баченням є створення ефективної та надійної системи розпізнавання та класифікації спаму в електронних повідомленнях, яка сприятиме підвищенню якості користування електронною поштою для всіх користувачів. Ми прагнемо до покращення якості комунікації через електронну пошту, зменшення впливу небажаних повідомлень на користувачів та захисту їх інформації від спаму. Ми спрямовуєм наші сили на підвищення безпеки, зручності та продуктивності користувачів електронної пошти, а також на вдосконалення антиспамових систем в цифровому світі. Ми віримо, що наша робота допоможе покращити умови користування електронною поштою та забезпечить здоровий та безпечний електронний середовища для всіх користувачів. Об'єктом дослідження є процес фільтрації та розпізнавання спаму в електронних листах. Цей процес породжує проблемну ситуацію у сфері електронної пошти та інформаційної безпеки, оскільки вимагає розробки та впровадження ефективних засобів для виявлення та відсіювання небажаних повідомлень, з метою покращення комунікації та захисту від спаму для користувачів електронної пошти. Метою даної магістерської кваліфікаційної роботи є розроблення системи розпізнавання та класифікації спаму в електронних листах з метою підвищення ефективності захисту від небажаних повідомлень та зменшення впливу спаму на користувачів. Предметом дослідження є система розпізнавання та класифікації спаму в електронних листах. Це включає в себе розробку та вдосконалення алгоритмів, які дозволяють системі ефективно відрізняти спам від легітимних листів, а також інші технічні та аналітичні аспекти, пов'язані з розпізнаванням небажаних повідомлень. Задача роботи полягає в розробці системи розпізнавання та класифікації спаму в електронних листах з метою: • Дослідження та імплементації алгоритмів розпізнавання спаму: дослідити та реалізувати ефективні алгоритми, які дозволять автоматично визначати, чи є конкретне повідомлення спамом. • Створення інтерфейсу для користувачів: Розробити зручний та інтуїтивно зрозумілий інтерфейс, який надасть користувачам можливість налаштовувати рівень фільтрації спаму та виконувати інші дії щодо керування небажаними повідомленнями. • Експериментальне тестування та оцінка ефективності: Провести тестування розробленої системи на великому обсязі електронних листів для оцінки її ефективності та порівняння результатів з існуючими антиспамовими рішеннями. • Навчання системи: Розробити механізми, які дозволять користувачам покращувати роботу системи шляхом навчання на нових прикладах спаму та неважаних повідомлень.The modern world is fully permeated with information and connections, where email plays a key role in communication and information exchange. However, with the increase in the number of electronic messages, the volume of unwanted messages, causing serious difficulties for users, also grows. Spam messages not only waste time but also consume resources for processing, posing a threat to information security[1]. The relevance of the research theme and the development of a system for the recognition and classification of email spam are justified by several important factors: • Increasing spam volume: In the last decade, there has been an exponential growth in the number of spam messages received in users' email. This creates serious challenges for users and an objective need for effective filtering and protection. • Growing complexity of spam: Modern spam messages are becoming more sophisticated and difficult to recognize. Malicious actors use various masking methods to bypass traditional filtering methods. • Protection against phishing and fraud: Spam messages often contain fraudulent schemes and phishing attacks that can cause financial losses and threaten the security of users' personal data. • Development of information technologies: Machine learning and text analysis processes have become more accessible and powerful, opening new opportunities for creating effective anti-spam systems[2]. As a result of these factors, it can be concluded that the development of an effective system for the recognition and classification of spam is a timely and relevant task. The existence of similar research and developments confirms the significance of this topic and the demand for improvement in this area to ensure the security and convenience of email users. Our vision is to create an effective and reliable system for the recognition and classification of spam in electronic messages, contributing to the improvement of the quality of email use for all users. We aim to enhance the quality of communication through email, reduce the impact of unwanted messages on users, and protect their information from spam. We focus our efforts on improving the security, convenience, and productivity of email users, as well as enhancing anti-spam systems in the digital world. We believe that our work will help improve the conditions of using email and provide a healthy and secure electronic environment for all users. The object of the research is the process of filtering and recognizing spam in email. This process creates a problematic situation in the field of email and information security, as it requires the development and implementation of effective tools for detecting and filtering unwanted messages, with the aim of improving communication and protecting users from spam in email. The purpose of this master's qualification work is to develop a system for the recognition and classification of spam in email to increase the efficiency of protection against unwanted messages and reduce the impact of spam on users. The subject of the research is the system for recognizing and classifying spam in email. This includes the development and improvement of algorithms that allow the system to effectively distinguish spam from legitimate emails, as well as other technical and analytical aspects related to the recognition of unwanted messages. The task of the work is to develop a system for the recognition and classification of spam in email with the following objectives: 1. Research and implementation of spam recognition algorithms: Investigate and implement effective algorithms that allow the automatic identification of whether a specific message is spam. 2. Creation of a user interface: Develop a convenient and intuitive interface that allows users to adjust the level of spam filtering and perform other actions to manage unwanted messages. 3. Experimental testing and effectiveness evaluation: Conduct testing of the developed system on a large volume of emails to assess its effectiveness and compare the results with existing anti-spam solutions. 4. System training: Develop mechanisms that allow users to improve the system's performance by training it on new examples of spam and non-spam messages. The overall task is to create a complex of tools and algorithms to improve the quality of communication through email and ensure the security and convenience of users in their everyday use of email.