نموذج لاكتشاف رسائل البريد الإلكتروني غير المرغوب فيها (السبام) باستخدام تقنيات التعلم الآلي

وصف مشروع اكتشاف الإيميلات المزعجة (Spam Email Detection System)

1. فكرة المشروع:

المشروع يهدف إلى تطوير نظام ذكي يقوم باكتشاف الإيميلات المزعجة (Spam Emails) وفصلها عن الإيميلات المهمة (Ham Emails). يعتمد النظام على تقنيات تعلم الآلة لتحليل محتوى الرسائل وتصنيفها بناءً على الأنماط المميزة للإيميلات المزعجة، مثل الكلمات المشبوهة، الروابط الغير آمنة، أو المرفقات المشبوهة.

2. الأدوات والتقنيات المستخدمة:

لغات البرمجة:

Python: لتطوير وتحليل النظام.

المكتبات في Python:

NLTK (Natural Language Toolkit): لتحليل النصوص واستخراج الميزات اللغوية من الإيميلات.

Scikit-learn: لبناء نماذج تعلم الآلة وتصنيف الرسائل.

Pandas وNumPy: لتنظيم البيانات ومعالجتها.

Matplotlib وSeaborn: لتمثيل البيانات وتحليلها بصريًا.

Spacy: لتحليل النصوص بشكل متقدم واستخراج السياق اللغوي.

بيئة التطوير:

Visual Studio Code: لتطوير الأكواد وكتابة المشروع.

Jupyter Notebook: لاختبار النماذج وتحليل البيانات.

Google Colab: لتدريب النموذج باستخدام موارد سحابية.

التقنيات الإضافية:

TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency): لتحويل النصوص إلى قيم رقمية تساعد في تحديد أهمية الكلمات.

Bag of Words (BoW): لتحليل النصوص كمجموعة من الكلمات المهمة.

Word Embeddings (مثل Word2Vec): لتحويل الكلمات إلى تمثيلات رقمية تعتمد على السياق.

النماذج المستخدمة:

Logistic Regression: لنمذجة بسيطة وسريعة.

Naive Bayes: مناسب جدًا لتحليل النصوص وتصنيف الإيميلات.

Random Forest: للحصول على نتائج دقيقة ومثالية.

Deep Learning (مثل RNN أو Transformers): إذا كانت البيانات ضخمة وتحتاج إلى تحليل أكثر تعقيدًا.

3. طريقة العمل:

جمع البيانات:

استخدام قواعد بيانات جاهزة للإيميلات (مثل قاعدة بيانات SpamAssassin أو Enron Emails).

جمع بيانات إضافية من خلال تقنيات Web Scraping إذا لزم الأمر.

تحليل البيانات ومعالجتها:

تنظيف البيانات (إزالة القيم المفقودة والرموز الغير مفيدة).

تحويل النصوص إلى أحرف صغيرة وإزالة الكلمات التوقفية (Stop Words) مثل "the" و"and".

استخدام تقنيات مثل TF-IDF لتحويل النصوص إلى بيانات عددية.

تطوير النموذج:

استخدام تقنيات تعلم الآلة مثل Naive Bayes أو Logistic Regression لتصنيف الإيميلات.

في حالة البيانات الضخمة، يمكن استخدام شبكات عصبونية متقدمة (مثل Transformers).

اختبار النموذج:

تقسيم البيانات إلى بيانات تدريب واختبار.

تقييم النموذج باستخدام مقاييس مثل Precision, Recall, F1-score.

تنفيذ النموذج:

ربط النموذج مع تطبيقات البريد الإلكتروني أو إنشاء واجهة رسومية لرفع الملفات النصية وتحليلها.

نشر النظام:

توفير النظام عبر الإنترنت أو كبرنامج يعمل على الحواسيب لتسهيل استخدامه.

4. مميزات المشروع:

دقة التصنيف:

النظام يحقق دقة عالية في التمييز بين الإيميلات المهمة والمزعجة.

أداء سريع:

بفضل تقنيات تعلم الآلة المتقدمة، يمكن تحليل الإيميلات بشكل لحظي.

مرونة التحديث:

النظام يمكنه التعلم من البيانات الجديدة لتحسين الأداء.

تحليل النصوص الذكي:

المشروع يدعم تحليل النصوص بلغات متعددة.

التطبيق الواسع:

يمكن استخدامه في الشركات أو الأفراد لحماية صناديق البريد الخاصة بهم