Salá système mpo na koyeba ntango message ya email ezali escroquerie.
Lolenge moko ya koyeba ntango nsango ya email ezali escroquerie ekoki kozala na kosalela système moko na kosalelaka apprentissage machine mpe ba techniques ya traitement ya langue naturelle. Système ekoki kosalama na ba étapes oyo : 1. Bosangisi ba données : Kosangisa échantillon monene ya ba emails légitimes mpe ya escroquerie mpo na kosalela lokola ba données ya formation mpo na système. Ba données oyo ekoki kozuama na ba ensembles ya ba données publics, to ba emails oyo e marqué lokola spam na ba usagers to na ba fournisseurs ya service ya email. 2. Prétraitement : Kosukola pe kosala prétraitement ya ba données pona kolongola ba informations nionso oyo ezali na tina te lokola ba têtes ya email, ba signature, etc. Bobongola texte ya ba emails na ba représentations numériques en utilisant ba techniques lokola tokenization, stemming, na lemmatisation pona analyse facile. 3. Extraction ya ba fonctionnalités: Ko extraire ba fonctionnalités na ba données oyo e sukolami pona kosalela lokola entrée na modèle ya apprentissage machine. Makambo yango ekoki kozala adresi ya email ya motindi, motó ya likambo, URL to biloko oyo ekangami na email yango, to makomi ya email yango moko. 4. Formation ya modèle : Kopesa formasyo na algorithme ya apprentissage ya machine lokola machine vecteur ya soutien, classificateur ya Bayes naïf, to réseau neuronale na ba données prétraitées en utilisant ba fonctionnalités extraites. 5. Botalisi : Kotalela bosali ya modèle na ensemble ya ba données ya test ekeseni pona kosala été bosikisiki pe bokasi na yango. 6. Bosaleli : Kosalela système na kosangisaka yango na client to service ya email, mpo ete ba emails ezala automatiquement drapeau lokola ba escroqueries potentielles. 7. Bobongisi ya seko : Kolandela ntango nyonso bosali ya système, pe kosangisa makanisi ya basaleli pona kobongisa pe kosala mikolo oyo modèle. Na système oyo, ba emails oyo ekoti ekoki ko analyser automatiquement mpe ko drapeau lokola ba escrocs potentiels, ko aider na kobatela ba usagers na kokweya victime ya ba messages ya lokuta.