Спам – неотъемлемая часть Интернета. Увы, эта “зараза” непобедима в принципе, единственный способ борьбы со спамом – его фильтрация.
Интернет-компании борются со спамом по нескольким причинам. Во-первых, спам засоряет почтовые ящики пользователей и вызывает недовольство, что может привести к негативному восприятию компании. Во-вторых, спам может содержать вредоносное программное обеспечение или фишинговые схемы, которые могут скомпрометировать личную информацию пользователя или его компьютерную систему.
Кроме того, большое количество спама на сайте может негативно повлиять на производительность сервера и увеличить расходы интернет-провайдеров. Помимо этих практических причин, борьба со спамом важна и с этической точки зрения, поскольку она способствует безопасности и конфиденциальности пользователей в Интернете.
Используя технологии фильтрации, алгоритмы машинного обучения и другие методы, интернет-компании стремятся уменьшить количество спама, попадающего к пользователям, и сохранить для них положительный опыт работы в сети. Алгоритмы машинного обучения могут обнаруживать спам в текстах с помощью комбинации таких методов, как обработка естественного языка (NLP), распознавание образов и статистический анализ.
Сначала алгоритм анализирует большие массивы данных для изучения закономерностей, таких как ключевые слова или фразы, часто используемые в спам-сообщениях. Затем алгоритм может использовать NLP для определения определенных слов, которые, как правило, сигнализируют о спаме или часто встречаются в спам-сообщениях.
Статистический анализ также используется для определения того, какие тексты могут быть слишком похожи на другие, ранее классифицированные как спам. После обучения на достаточном количестве данных алгоритмы машинного обучения могут точно предсказать, является ли новое сообщение спамом или нет.
Эта технология помогает сократить количество нежелательных сообщений, которые мы получаем ежедневно, и повысить безопасность электронной почты, обнаруживая фишинговые аферы до того, как они проникнут в почтовые ящики пользователей.
Я написал несколько антиспамовых моделей на языке Python. По ссылке ниже я делюсь с вами кодом одной из них.
