用于图像垃圾邮件检测的卷积神经网络
计算机视觉与模式识别
2022-04-06 v1 密码学与安全
机器学习
摘要
垃圾邮件可定义为未经请求的大量电子邮件。为规避基于文本的过滤器，垃圾邮件发送者有时将垃圾邮件文本嵌入图像中，称为图像垃圾邮件。在本研究中，我们基于图像分析考虑图像垃圾邮件检测问题。我们将卷积神经网络（CNN）应用于该问题，将 CNN 所得结果与其他机器学习技术进行比较，并与先前相关工作进行对比。我们同时考虑了真实世界的图像垃圾邮件和具有挑战性的类图像垃圾邮件数据集。我们的结果通过采用基于由原始图像与 Canny 边缘组合构成的新型特征集的 CNN，改进了先前工作。
引用
@article{arxiv.2204.01710,
title = {Convolutional Neural Networks for Image Spam Detection},
author = {Tazmina Sharmin and Fabio Di Troia and Katerina Potika and Mark Stamp},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.01710},
year = {2022}
}