В. В. СТЕШЕНКО, И. Г. ДЕНИСОВ
Научный руководитель – В. В. ЖИЛА, к. т.н., доцент
Астраханский государственный технический университет
РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
ДЛЯ ЗАЩИТЫ ОТ НЕЖЕЛАТЕЛЬНОГО
ТРАФИКА ЭЛЕКТРОННОЙ ПОЧТЫ
Для защиты от нежелательного трафика электронной почты – массовыми рассылками рекламного содержания в АГТУ разработано специализированное программного обеспечение, включающее самообучающийся интеллектуальный модуль.
По самым приблизительным оценкам ежегодно ущерб от нежелательного трафика электронной почты в мировом масштабе составляет несколько десятков миллиардов долларов. Под нежелательным трафиком электронной почты (спамом) принято подразумевать рассылки с практически одинаковым (обычно рекламным) содержимым, отправляемые одновременно на огромное количество электронных адресов, владельцы которых в большинстве случаев не хотят получать данный трафик. В связи с чем остро стоит задача разработки специализированного программного обеспечения для фильтрации спама.
Существующие программные средства фильтрации спама, используют в основном следующие методы: 1) черные списки адресов серверов, распространяющих спам; 2) проверка на соответствие данных заголовка письма определенным критериям (существование электронного адреса отправителя, адреса получателя и т. д.); 3) проверка содержания письма на предмет определенных последовательностей фраз и символов.
Для защиты электронных адресов пользователей АГТУ от спама было разработано программное средство, использующее как вышеперечисленные методы, так и содержащее самообучающийся интеллектуальный модуль. Модуль был разработан на базе аппарата нейронных сетей и основан на многослойном персептроне с алгоритмом обратного распространения. Для обучения была выбрана база писем, содержащая 30 % спама. Каждое письмо было проанализировано на предмет содержания часто встречающихся слов и букв, которые и подавались на входы нейронной сети.
Данная система проходит тестовую эксплуатацию в АГТУ, показывая достаточно удовлетворительные результаты (улучшение до 10 %) в сочетании с обычными методами фильтрации спама.
