Выпуски >Вестник Самарского государственного университета. Естественнонаучная серия > Вестник СамГУ № 7 (118) - 2014

Вестник СамГУ 2014. № 7 (118). С.207-220.

УДК 004.491.22

Бурлаков М.Е.

ДВУХКЛАССИФИКАЦИОННАЯ ИСКУССТВЕННАЯ ИММУННАЯ СИСТЕМА


Аннотация. В данной статье рассматривается практический аспект применения принципов биологической иммунной системы в решении задачи анализа и классификации электронных сообщений. В качестве анализируемых электронных сообщений брались как e-mail (электронная почта), так и сообщения из закрытых систем (электронный документооборот или систем управления бизнесом). В статье разработана двухклассификационная искусственная иммунная система с последующим сравнением эффективности ее применения с наивным байесовским классификатором. Проведена практическая реализация разработанной системы с применением в системе анализа электронных сообщений коммерческой структуры.

Ключевые слова: искусственная иммунная система, клонально-селективная теория, электронный документооборот, системы управления бизнесом, электро;

Библиографический список

  • 1. Puniˇskis D., Laurutis R., Dirmeikis R. An Artificial Neural Nets for Spam e-mail Recognition, electronics and electrical engineering. Nr., 2006, Cambridge, no. 5.
  • 2. Burnet F.M. The Clonal Selection Theory of Acquired Immunity. Cambridge: Cambridge University Press, 1959, 312 p.
  • 3. Castro L., Timmis J. An Artificial Immune Network for Multimodal Function Optimization [Proceedings of IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC’02)], 2002, Vol. 1, pp. 699–674.
  • 4. Somayaji A., Hofmeyr S., Forrest S. Principles of a Computer Immune System [Proceedings of the Second New Security Paradigms Workshop], 1997, pp. 75–82.
  • 5. Christodorescu, Mihai, Jha, Somesh, Kruegel, Christopher. Mining specifications of malicious behavior [Proceedings of the the 6th joint meeting of the European software engineering on The foundations of software engineering], 2007, pp. 5–14.
  • 6. Ismaila I., Ali .S. A Spam Detection Model Based on Negative Selection Algorithm [International Journal on Data Mining and Intelligent Information Technology Applications], 2011, Vol. 2, pp. 15–17.
  • 7. Repository of machine learning databases. Available at: http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/README (accessed: 02.05.2014).
  • 8. de Castro, Leandro N. Artificial Immune Systems: A New Computational Intelligence Approach. Timmis: Springer, 2004, 273 p.
  • 9. An artificial immune system architecture for computer security applications [IEEE Transactions on Evolutionary Computation]. Available at: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.113.9398 (accessed: 03.05.2014).
  • 10. A Plan for Spam. Available at: http://www.paulgraham.com/spam.html (accessed: 05.05.2014).

Выпуски