Journal de génie informatique et des technologies de l'information

Un algorithme de sélection négative par essaim pour la détection des spams par courrier électronique

Ismaila Idris et Ali Selamat

Un algorithme de sélection négative par essaim pour la détection des spams par courrier électronique

La nature croissante du spam par courrier électronique avec l'utilisation d'outils de courrier électronique urgent fait naître le besoin de génération de détecteurs pour contrer la menace du courrier électronique non sollicité. La génération de détecteurs inspirée du système immunitaire humain met en œuvre l'optimisation par essaim de particules (PSO) pour générer un détecteur dans un algorithme de sélection négative (NSA). Les détecteurs de valeurs aberrantes sont des caractéristiques uniques générées par le facteur de valeur aberrante locale (LOF). Le facteur de valeur aberrante locale est implémenté comme fonction de fitness pour déterminer le meilleur local (Pbest) de chaque détecteur candidat. La vitesse et la position de l'optimisation par essaim de particules sont utilisées pour prendre en charge le mouvement et la nouvelle position des particules de chaque détecteur de valeur aberrante. L'optimisation par essaim de particules (PSO) est mise en œuvre pour améliorer la génération de détecteurs dans l'algorithme de sélection négative plutôt que la génération aléatoire de détecteurs. Le modèle est appelé algorithme de sélection négative par essaim (SNSA). Le résultat expérimental montre que le modèle SNSA proposé fonctionne mieux que le NSA standard.