İstenmeyen elektronik posta sınıflandırma probleminde etkin özellik seçimi
Effective feature selection in spam mail classification problem
Yazar: NURİYE BAKTIR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ ATAY
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde hızlı ve güvenli iletişim büyük önem taşımaktadır. Bu bağlamda elektronik postalar, kullanım kolaylığı ve düşük maliyet gibi sebeplerle sıklıkla tercih edilmektedir. Ancak, e-posta kullanımının artmasıyla birlikte iletişim güvenliği riskleri de artmaktadır. En yaygın kötüye kullanım türlerinden olan istenmeyen e-postalar, kimlik avı, dolandırıcılık ve haksız kazanç gibi amaçlarla kullanılan zararlı elektronik iletilerdir. Güvenli iletişim için e-posta sistemlerini zararlı araçlardan korumak amacıyla sınıflandırma yöntemleri kullanılmakta ve sınıflandırma performansını artırmak için özellik seçimi çalışmaları yapılmaktadır. Özellik seçimi, sınıflandırma performansını etkileyen farklı tekniklerle en uygun ve önemli özellikleri seçerek başarılı sonuçlar elde etmeyi amaçlayan bir optimizasyon sürecidir. Bu çalışmada, spam sınıflandırma probleminin özellik seçim sürecinde ele alınabilecek filtreleme tabanlı tekniklerden birliktelik kuralı madenciliği, varyans eşiği gibi yöntemlerinin yanında; sarmal tekniklerden genetik algoritma ve karınca koloni optimizasyonu yaklaşımları kullanılmıştır. Farklı özellik alt kümelerine sahip veriler üzerinde yapılan deneylerde, özellik seçim süreçlerinden sonra yaklaşımların performans analizini yapabilmek için lojistik regresyon, rastgele orman, adaboost, karar ağacı ve derin sinir ağları gibi sınıflandırıcı algoritmaları kullanılmıştır. Genetik algoritmanın mutasyon oranı parametresi üzerinde yapılan deneyler, mutasyon oranının performansta etkili olduğunu ve %20 oranının kullanılmasıyla sonuçların iyileştirildiğini göstermektedir. Mutasyon oranı ‰1 olduğunda doğrusal destek vektör makineleri ile yaklaşık %87 doğruluk elde edilirken, %20 mutasyon oranında rastgele orman ile yaklaşık %96 doğruluk sağlanmıştır. Karınca koloni optimizasyonu ile doğrusal destek vektör makineleri birlikte kullanıldığında ise yaklaşık %99 duyarlılık oranı elde edilmiştir. Bu tez çalışması, özellik seçiminin sınıflandırma performansına doğrudan etki ettiğini ve hibrit yaklaşımların spam mesajlarının tespitinde başarıyı artırdığını ortaya koymaktadır.

Abstract:
In today's world, fast and secure communication is of great importance. In this context, electronic mails are frequently preferred due to reasons such as ease of use and low cost. However, with the increasing use of emails, communication security risks also increase. Unwanted emails, which are one of the most common forms of abuse, are harmful electronic messages used for purposes such as phishing, fraud, and unfair gain. Classification methods are employed to protect email systems from malicious tools and techniques, and feature selection studies are conducted to enhance classification performance. Feature selection is an optimization process that aims to select the most suitable and important features using different techniques that affect the classification performance. In this study, filtering-based techniques such as association rule mining and variance threshold, as well as spiral techniques such as genetic algorithms and ant colony optimization, were used in the feature selection process of the spam classification problem. Experiments were conducted on data with different subsets of features, and classifier algorithms such as logistic regression, random forest, adaboost, decision tree, and deep neural networks were utilized to analyze the performance of the approaches after the feature selection process. The experiments conducted on the mutation rate parameter of the genetic algorithm demonstrate that the mutation rate significantly affects the performance, and using a mutation rate of 20% improves the results. While a mutation rate of 1‰ yields an accuracy of approximately 87% with linear support vector machines, a mutation rate of 20% achieves an accuracy of approximately 96% with random forest. When ant colony optimization is combined with linear support vector machines, an approximate sensitivity rate of 99% is achieved. This thesis highlights the direct impact of feature selection on classification performance and demonstrates that hybrid approaches enhance the success of spam message detection.