A behavior based algorithm to detect spam bots
Satu daripada masalah utama dan serius dalam rangkaian pada masa ini ialah Spam. Spam merujuk kepada penyalahgunaan sistem mesej elektronik untuk menghantar mesej pukal yang tidak diminta secara rawak. Mengikut kajian terdahulu, Botnet didapati merupakan sumber utama spam. Botnet merujuk kepada satu...
Saved in:
| 主要作者: | |
|---|---|
| 格式: | Thesis |
| 语言: | English |
| 出版: |
2009
|
| 主题: | |
| 在线阅读: | http://eprints.usm.my/35665/1/MOHAMMED_FADHIL_ZAMIL_%28KHK%29_%28NN24%29.pdf |
| 标签: |
添加标签
没有标签, 成为第一个标记此记录!
|
| 总结: | Satu daripada masalah utama dan serius dalam rangkaian pada masa ini ialah Spam. Spam merujuk kepada penyalahgunaan sistem mesej elektronik untuk menghantar mesej pukal yang tidak diminta secara rawak. Mengikut kajian terdahulu, Botnet didapati merupakan sumber utama spam. Botnet merujuk kepada satu kumpulan perisian yang dikenali sebagai bot. Fungsi bot ini adalah untuk menjalankan beberapa komputer yang terjejas secara autonomi dan automatik. Penspaman menyebabkan penggunaan haram sumber rangkaian secara amnya dan sistem mel secara khususnya. Objektif kajian ini adalah untuk mengesan sumber spam dalam rangkaian dengan cara mengesan perlakuan tidak normal yang terhasil daripada aktiviti penspaman. Ini dilakukan dengan menggunakan suatu algoritma yang sesuai yang dapat mengenal pasti perlakuan tidak normal yang berkaitan dengan aktiviti spam.
One of the major and recent serious problems on the networks is Spam. Spam refers to the abuse of electronic messaging system by sending unrequested bulk messages randomly. According to the previous researches Botnets are the main sources of spams. Botnet refers to a group of software called bots. The function of these bots is to run on several compromised computers autonomously and automatically. Spamming causes illegal consuming of network resources in general and mail system in particular. The objective of this research is to detect the source of spam on the network by detecting the abnormal behaviors that reflect spamming activities. This is performed by using a suitable algorithm that can identify the abnormal behaviors that related to the spam activity.
|
|---|