Личный кабинет

Курсовая работаРазное

Готовая работа №133666 от пользователя Успенская Ирина

Современные алгоритмы машинного обучения в борьбе с email-спамом: эффективность и ограничения.

Name: Современные алгоритмы машинного обучения в борьбе с email-спамом: эффективность и ограничения.
Price: 420.00 RUB

420 ₽

Файл с работой можно будет скачать в личном кабинете после покупки

Страниц: 28

Год написания: 2025

Успенская Ирина

Сообщить о нарушении авторских прав

Гарантия безопасной покупки

Уникальность текста выше 50%

Возможность снять с продажи

Не подходит эта работа?

Укажите тему работы или свой e-mail, мы отправим подборку похожих работ

содержание

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ БОРЬБЫ С EMAIL-СПАМОМ 5
1.1. Понятие спама: виды, цели, эволюция 5
1.2. Традиционные методы фильтрации спама 7
1.3. Необходимость перехода к машинному обучению 11
ГЛАВА 2. СОВРЕМЕННЫЕ АЛГОРИТМЫ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ В АНТИСПАМ-СИСТЕМАХ 14
2.1. Обзор алгоритмов ML для классификации текста 14
2.2. Особенности обработки email-данных 17
2.3. Примеры реализации 19
ГЛАВА 3. АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ И ОГРАНИЧЕНИЙ ML-АЛГОРИТМОВ 21
3.1. Метрики оценки качества моделей 21
3.2. Практические результаты 23
3.3. Ограничения современных методов 26
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 29

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

ВВЕДЕНИЕ

Современный цифровой мир немыслим без электронной почты, которая остается ключевым инструментом коммуникации в бизнесе, образовании и повседневной жизни. Однако её удобство и доступность сделали её одной из главных мишеней для спамеров. Согласно данным Statista, в 2024 году более 50% всего почтового трафика составлял спам, включая рекламные рассылки, фишинг и вредоносные программы. Это не только создает неудобства для пользователей, но и приводит к значительным экономическим потерям: ежегодный ущерб от спама для глобального бизнеса оценивается в $20 млрд. Традиционные методы фильтрации, такие как чёрные списки и сигнатурный анализ, уже не справляются с динамично эволюционирующими атаками, что обуславливает необходимость внедрения более гибких и адаптивных технологий — алгоритмов машинного обучения (ML).
Актуальность исследования заключается в том, что машинное обучение предлагает принципиально новые подходы к детекции спама, основанные на автоматическом анализе паттернов и обучении на больших данных. Однако эффективность этих методов варьируется в зависимости от выбранных алгоритмов, качества данных и тактик, используемых спамерами для обхода фильтров. Кроме того, внедрение ML-решений сопряжено с техническими и этическими вызовами, такими как высокие вычислительные затраты и риски нарушения конфиденциальности.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

отрывок из работы

ГЛАВА 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ БОРЬБЫ С EMAIL-СПАМОМ
1.1. Понятие спама: виды, цели, эволюция
Спам, представляющий собой массовую рассылку нежелательных сообщений без согласия получателей, давно перестал быть просто раздражающей рекламой. Сегодня это сложное явление, на долю которого, по данным Statista, приходится до 45% всего почтового трафика (2023 г.) []. Его ключевая черта — навязчивость и нерелевантность, что не только снижает продуктивность пользователей, но и создает угрозы безопасности: от утечек данных до масштабных кибератак.
Виды и цели спама тесно взаимосвязаны. Например, коммерческий спам, включающий рассылки от легальных компаний, нарушающих нормы GDPR или CAN-SPAM Act, направлен на прямую финансовую выгоду. Однако гораздо опаснее фишинг — поддельные письма от банков или соцсетей с призывами «восстановить аккаунт» через вредоносные ссылки. Такие атаки, маскирующиеся под официальные уведомления, преследуют две цели: кражу персональных данных и доступ к платежным системам.
Не менее распространено мошенничество, где спамеры используют психологические уловки. Классический пример — «нигерийские письма» с обещаниями многомиллионного наследства в обмен на предоплату. В последние годы эту нишу заняли криптовалютные аферы и финансовые пирамиды, эксплуатирующие интерес к цифровым активам.
С развитием технологий появились и более изощрённые формы. Вредоносные рассылки рассылают вирусы через вложения (EXE, ZIP) или эксплойты в документах Word, а политический спам манипулирует общественным мнением через фейковые новости. Такое разнообразие превращает спам в инструмент не только мошенничества, но и кибервойн, где целью может быть как кража данных, так и подрыв репутации компаний.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Список литературы

1. Statistika https://www.statista.com/statistics/420391/spam-email-traffic-share/#:~:text=Spam%3A%20share%20of%20global%20e-mail%20traffic%20monthly%202014-2023&text=Spam%20messages%20accounted%20for%20over,mails%20originating%20from%20the%20country.

Весь текст будет доступен после покупки

Показать еще текст

Купить и скачать работу

Современные алгоритмы машинного обучения в борьбе с email-спамом: эффективность и ограничения.

Почему студенты выбирают наш сервис?

Работаем круглосуточно

24 часа в сутки

7 дней в неделю

Гарантия

Возврат средств в случае проблем с купленной готовой работой

Мы лидеры

LeWork является лидером по количеству опубликованных материалов для студентов

не подошла эта работа?

В нашей базе 78761 курсовых работ – поможем найти подходящую

Ответы на часто задаваемые вопросы

Как оплатить заказ?

Чтобы оплатить заказ на сайте, необходимо сначала пополнить баланс на этой странице - https://lework.net/addbalance

На странице пополнения баланса у вас будет возможность выбрать способ оплаты - банковская карта, электронный кошелек или другой способ.

После пополнения баланса на сайте, необходимо перейти на страницу заказа и завершить покупку, нажав соответствующую кнопку.

Если у вас возникли проблемы при пополнении баланса на сайте или остались вопросы по оплате заказа, напишите нам на support@lework.net. Мы обязательно вам поможем!

Есть ли услуга безопасной покупки, и какой срок гарантии?

Да, покупка готовой работы на сайте происходит через "безопасную сделку". Покупатель и Продавец финансово защищены от недобросовестных пользователей. Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней.

Что означает возможность снять с продажи готовую работу ?

У покупателя есть возможность снять готовую работу с продажи на сайте. Например, если необходимо скрыть страницу с работой от третьих лиц на определенный срок. Тариф можно выбрать на странице готовой работы после покупки.

Как вернуть средства за некачественную работу?

Гарантийный срок составляет 7 дней со дня покупки готовой работы. В течение этого времени покупатель имеет право подать жалобу на странице готовой работы, если купленная работа не соответствует описанию на сайте. Рассмотрение жалобы занимает от 3 до 5 рабочих дней. Если администрация сайта принимает решение о возврате денежных средств, то покупатель получает уведомление в личном кабинете и на электронную почту о возврате. Средства можно потратить на покупку другой готовой работы или вывести с сайта на банковскую карту. Вывод средств можно оформить в личном кабинете, заполнив соответствущую форму.

Как связаться со службой поддержки, если возникли вопросы?

Мы с радостью ответим на ваши вопросы по электронной почте support@lework.net