İstenmeyen E-postaların Tespiti için Kullanılan Yöntemlerin İncelenmesi

Abstract

İstenmeyen elektronik postalar alıcıya rızası dışında gönderilen ve genellikle kötü niyetli veya tanıtım amaçlı olankişilerin başvurduğu bir yöntemdir. Elektronik postalar, kullanımının kolaylığı, maliyetlerinin ucuz olmasındandolayı propaganda, reklam, oltalama yapmak isteyen kişi veya topluluklar tarafından etkin bir biçimdekullanılmaktadır. Amaçlarını gerçekleştirmek isteyen kişi veya topluluklar hiç tanımadıkları e-posta hesaplarınagereksiz ve istenmeyen postalar gönderirler. Bu çalışmada, istenmeyen elektronik postaların filtrelenmesi içinliteratürde bulunan yöntemler incelenmiştir. Bu istenmeyen e-posta filtreleme yöntemleri temel olarak yapay zekâtabanlı olmayan ve yapay zekâ tabanlı olan şeklinde iki ana başlık altında incelenmiştir. Yapay zekâ tabanlıolmayan yöntemlerin istenmeyen e-posta tespitinde etkili sonuçlar verdiği ancak literatürde bu yöntemleriatlayabilen tekniklerin olduğu görülmektedir. İstenmeyen e-posta tespitinde yapay zekâ tabanlı makine öğrenmesialgoritmaları kullanan sistemlerin popülaritesinin arttığı ve araştırmaların bu yönde ivme kazandığı görülmektedir.Özellikle derin öğrenme yöntemleri yüksek performansları nedeniyle spam tespitinde tercih edilmeye başlamıştır.Literatürde klasik makine öğrenme yöntemlerinden olan Bayes, Destek Vektör Makinesi, Yapay Sinir Ağı,Rastgele Orman, Çok Katmanlı Algılayıcı, K-En Yakın Komşu gibi algoritmalarının kullanıldığı spam tespityöntemlerinde yüksek başarım sağladığı görülmektedir. Uzun Kısa Süreli Bellek ve Evrişimsel Sinir Ağıalgoritmalarını kullanan derin öğrenme temelli spam tespit yöntemlerinin başarım oranlarını daha da artırdığıfarklı veri kümeleri kullanılarak gösterilmiştir. Ayrıca spam tespit sistemlerinde bulunan açık problemler veTürkçe özelinde bu çalışmaların hangi aşamada olduğu da bu çalışmada irdelenmiştir ve çeşitli öneriler yapılmıştır.