Моделі і методи протидії системам фільтрації спаму на основі машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorІльїн, Микола Іванович
dc.contributor.authorБабенко, Іван Миколайович
dc.date.accessioned2023-06-07T09:38:56Z
dc.date.available2023-06-07T09:38:56Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractВ цій роботі було розглянута рекурентна нейронна мережа, LSTM мережа та методи протидії спаму. Був обраний спам-фільтр SpamAssassin с використанням байєсівського класифікатора. Показана реалізація коду під Google API Translation і Microsoft API Translator завдяки якому можна було перекладати будь-які листи на різні мовиuk
dc.description.abstractotherIn this paper, a recurrent neural network, the LSTM network, was considered. The SpamAssassin spam filter using the Bayesian classifier was selected. The implementation of the code under Google API Translation and Microsoft API Translator thanks to which it was possible to translate any letters into different languages is shownuk
dc.format.extent58 с.uk
dc.identifier.citationБабенко, І. М. Моделі і методи протидії системам фільтрації спаму на основі машинного навчання : дипломний проект … бакалавра : 25 Кібербезпека / Бабенко Іван Миколайович. – Київ, 2021. – 58 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/56743
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectнейронна мережаuk
dc.subjectспам-фільтрuk
dc.subjectперекладанняuk
dc.subjectneural networkuk
dc.subjectspam filter tuk
dc.subjectranslationuk
dc.titleМоделі і методи протидії системам фільтрації спаму на основі машинного навчанняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Babenko_Bakalavr.pdf
Розмір:
2.35 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (ІБ)
Бакалаврські роботи