Исмаила Идрис и Али Селамат
Алгоритм отрицательного отбора Swarm для обнаружения спама в электронной почте
Возросшая природа спама в электронной почте с использованием инструментов рассылки urge вызывает необходимость генерации детекторов для противодействия угрозе нежелательной электронной почты. Генерация детекторов, вдохновленная иммунной системой человека, реализует оптимизацию роя частиц (PSO) для генерации детектора в алгоритме отрицательного отбора (NSA). Детекторы выбросов — это уникальные функции, генерируемые локальным фактором выброса (LOF). Локальный фактор выброса реализован как функция приспособленности для определения локального лучшего (Pbest) каждого детектора-кандидата. Скорость и положение оптимизации роя частиц используются для поддержки движения и нового положения частиц каждого детектора выбросов. Оптимизация роя частиц (PSO) реализована для улучшения генерации детектора в алгоритме отрицательного отбора, а не случайной генерации детекторов. Модель называется алгоритмом отрицательного отбора роя (SNSA). Экспериментальный результат показывает, что предлагаемая модель SNSA работает лучше, чем стандартный NSA.