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Filtre anti-spam : approche bayésienne

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Dans cours

CS-101: Advanced information, computation, communication I

Discrete mathematics is a discipline with applications to almost all areas of study. It provides a set of indispensable tools to computer science in particular. This course reviews (familiar) topics as diverse as mathematical reasoning, combinatorics, disc ...

Description

Cette séance de cours couvre l'approche bayésienne du filtrage du spam, y compris le processus d'étiquetage des messages comme bons ou mauvais, le comptage des occurrences de mots dans les messages, les étapes d'apprentissage et d'inférence et le calcul des probabilités d'identification des messages de spam.

Enseignant·e

Karl Aberer

Co-Founder of LinkAlong Sarl, 2017.Vice-president EPFL for Information Systems, 2012 –2016.Director of the Swiss National Centre for Mobile Information and Communication Systems NCCR MICS (mics.ch), 2005 -2012.Member of the Swiss Research and Technology Council SWTR, consulting the Swiss Federal government, 2004 - 2011.

Source officielle

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Bayesian probability

Bayesian probability (ˈbeɪziən or ˈbeɪʒən ) is an interpretation of the concept of probability, in which, instead of frequency or propensity of some phenomenon, probability is interpreted as reasonable expectation representing a state of knowledge or as quantification of a personal belief. The Bayesian interpretation of probability can be seen as an extension of propositional logic that enables reasoning with hypotheses; that is, with propositions whose truth or falsity is unknown.

Filtrage bayésien du spam

Le filtrage bayésien du spam (en référence au théorème de Bayes) est une technique statistique de détection de pourriels s'appuyant sur la classification naïve bayésienne. Les filtres bayésiens fonctionnent en établissant une corrélation entre la présence de certains éléments (en général des mots, parfois d'autres choses) dans un message et le fait qu'ils apparaissent en général dans des messages indésirables (spam) ou dans des messages légitimes (ham) pour calculer la probabilité que ce message soit un spam.

Email filtering

Email filtering is the processing of email to organize it according to specified criteria. The term can apply to the intervention of human intelligence, but most often refers to the automatic processing of messages at an SMTP server, possibly applying anti-spam techniques. Filtering can be applied to incoming emails as well as to outgoing ones. Depending on the calling environment, email filtering software can reject an item at the initial SMTP connection stage or pass it through unchanged for delivery to the user's mailbox.

Lutte anti-spam

La lutte antipourriel (anti-spam ou anti-spamming, ou antipollupostage) est un ensemble de comportements, de systèmes et de moyens techniques et juridiques permettant de combattre le pourriel (ou « spam », courriers électroniques publicitaires non sollicités). Autour de l'année 2000, le spam pouvait sembler inoffensif. En effet, la plupart des spammeurs utilisaient ce moyen afin de promouvoir des produits en tous genres (produits pharmaceutiques, faux diplômes, logiciels piratés, matériel pornographique).

Loi de probabilité

thumb|400px 3 répartitions.png En théorie des probabilités et en statistique, une loi de probabilité décrit le comportement aléatoire d'un phénomène dépendant du hasard. L'étude des phénomènes aléatoires a commencé avec l'étude des jeux de hasard. Jeux de dés, tirage de boules dans des urnes et jeu de pile ou face ont été des motivations pour comprendre et prévoir les expériences aléatoires. Ces premières approches sont des phénomènes discrets, c'est-à-dire dont le nombre de résultats possibles est fini ou infini dénombrable.

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Probabilité et statistiques : Indépendance et probabilité conditionnelle

Explore l'indépendance et la probabilité conditionnelle dans les probabilités et les statistiques, avec des exemples illustrant les concepts et les applications pratiques.

Probabilité : Exemples

Couvre des exemples de probabilité, y compris le théorème de Bayes, l'indépendance et la probabilité conditionnelle.

Probabilité et statistiques

Couvre les concepts fondamentaux en probabilité et en statistiques, en mettant l'accent sur les techniques d'analyse de données et la modélisation statistique.

Importance statistique : estimation maximale de vraisemblance et intervalles de confiance

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