На II Международном научно-практическом семинаре «Цифровизация общества: современные состояния и перспективы», который проходил в Московском Политехе, докторант 3-го курса обучения кафедры «Криптология» Ташкентского университета информационных технологий имени Мухаммада ал-Хоразмий Шерзод Хамидов представил инновационный ансамблевый метод повышения эффективности защиты почтовых сервисов от нежелательных сообщений.
Ансамблевый подход в машинном обучении заключается в комбинировании нескольких моделей классификации для повышения точности и надежности результатов. В случае защиты электронной почты от спама и вредоносных писем, ансамблевый метод позволяет использовать преимущества различных алгоритмов классификации, компенсируя их недостатки и повышая общую эффективность системы.
В отличие от традиционных методов защиты, таких как фильтрация по ключевым словам или черные списки отправителей, ансамблевый подход, предложенный Шерзодом Хамидовым, учитывает множество характеристик электронных писем, включая структуру и содержание текста, метаданные и поведенческие паттерны отправителей. Это позволяет более точно идентифицировать нежелательные сообщения и минимизировать количество ложных срабатываний.
Особое внимание в разработанном методе уделяется предварительной обработке текстовых данных, которая включает в себя токенизацию (разбиение текста на отдельные слова или токены), удаление стоп-слов (наиболее часто встречающихся и не несущих смысловой нагрузки слов), стемминг (приведение слов к их основе) и векторизацию (представление текста в виде числовых векторов для машинного обучения).