Weinberger Gerald (EN) — Identifikation von Spam-Mail mit kunstlichen neuronalen Netzen

Identifikation von Spam-Mail mit kunstlichen neuronalen Netzen краткое содержание

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Jahrlich verursachen etwa 100 Milliarden Spam-Mails einen enormen wirtschaftlichen Schaden. Verschiedene, oft statische Filtermethoden versuchen Mails zu klassifizieren, um eine Spam-Filterung durchzufuhren. Das in dieser Studie entwickelte Verfahren nutzt einen lernenden, dem menschlichen Gehirn nachempfundenen Mechanismus: Als Teilgebiet der Neuroinformatik erhalt der Softwareentwickler mit einem kunstlichen neuronalen Netz ein Werkzeug zur Losung verschiedenster Aufgaben der Informatik. Fur eine Spam-Identifikation wird die Datenmenge durch einen Preprozessor aufbereitet und dem neuronalen Netz zur Klassifikation ubergeben, wobei unbekannte Daten einem Trainingsset zugefuhrt werden. Das neuronale Netz wachst durch erneutes Lernen dieser Trainingsmenge.