Spam Detection Approach for Secure Mobile Message Communication Using Machine Learning Algorithms
المؤلفون المشاركون
Nazir, Shah
Khan, Habib Ullah
Haq, Amin Ul
GuangJun, Luo
المصدر
Security and Communication Networks
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-6، 6ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-07-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
6
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
The spam detection is a big issue in mobile message communication due to which mobile message communication is insecure.
In order to tackle this problem, an accurate and precise method is needed to detect the spam in mobile message communication.
We proposed the applications of the machine learning-based spam detection method for accurate detection.
In this technique, machine learning classifiers such as Logistic regression (LR), K-nearest neighbor (K-NN), and decision tree (DT) are used for classification of ham and spam messages in mobile device communication.
The SMS spam collection data set is used for testing the method.
The dataset is split into two categories for training and testing the research.
The results of the experiments demonstrated that the classification performance of LR is high as compared with K-NN and DT, and the LR achieved a high accuracy of 99%.
Additionally, the proposed method performance is good as compared with the existing state-of-the-art methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
GuangJun, Luo& Nazir, Shah& Khan, Habib Ullah& Haq, Amin Ul. 2020. Spam Detection Approach for Secure Mobile Message Communication Using Machine Learning Algorithms. Security and Communication Networks،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208831
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
GuangJun, Luo…[et al.]. Spam Detection Approach for Secure Mobile Message Communication Using Machine Learning Algorithms. Security and Communication Networks No. 2020 (2020), pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208831
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
GuangJun, Luo& Nazir, Shah& Khan, Habib Ullah& Haq, Amin Ul. Spam Detection Approach for Secure Mobile Message Communication Using Machine Learning Algorithms. Security and Communication Networks. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-6.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1208831
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1208831
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر