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DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_116 网络分析：对垃圾邮件过滤的机器学习算法的检查 Taiwo Ajani，Universi
本研究通过开发一种混合垃圾邮件过滤模型，填补了理论和应用方面的空白。该模型将随机森林分类器的稳健性与神经网络的复杂模式识别能力以及朴素贝叶斯的概率推理相结合，以增强数据安全和网络分析能力。我们重申垃圾邮件过滤在应对网络安全挑战中的重要性，并强调现有技术的优势和局限性；并论证了强大的垃圾邮件过滤系统在应对日益演变的垃圾邮件威胁方面的重要性。在初步评估的六种预测方法中，随机森林 (RF) 分类器被评为最有效的模型，其最高准确率达到 95.87%，最低误分类错误率仅为 4.13%，并且在识别真阳性和真阴性方面表现均衡。随机森林、神经网络和朴素贝叶斯算法的混合使用进一步将准确率提升至 97.22%。关键词：随机森林分类器、垃圾邮件过滤、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、神经网络、网络分析
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
增强电子邮件安全性：一种用于垃圾邮件和恶意软件检测的混合机器学习方法
最近的研究表明，SMS垃圾邮件中有一个显着的激增，是旨在欺骗个人泄露私人帐户或身份细节的实体，通常称为“网络钓鱼”或“电子邮件垃圾邮件”。常规垃圾邮件过滤器难以充分地确定这些恶意电子邮件，从而面对从事在线交易的消费者和企业面临挑战。解决此问题提出了重大的学习挑战。最初以直接的文本分类问题出现，但分类过程因垃圾邮件和合法电子邮件之间的惊人相似性而变得复杂。在这项研究中，我们引入了一种名为“滤波器”的新方法，专为检测欺骗性SMS垃圾邮件而设计。通过合并量身定制的功能，以揭示对DUPE用户使用的欺骗性技术，我们的SMS垃圾邮件电子邮件的准确分类率超过99.01％，同时保持较低的假阳性率。使用包括746个垃圾邮件实例和4822个合法电子邮件实例的数据集获得了这些结果。在具有两个属性和5568实例的数据集上评估过滤器的精度，特别是超过现有方法。我们提出的模型是一种混合NB-ANN模型，达到99.01％的最高精度，表现优于幼稚的贝叶斯（98.57％）和人工神经网络（98.12％）。这突出了混合方法在增强电子邮件垃圾邮件检测和恶意软件过滤的精度方面的功效，从而确保跨培训和测试数据集的全面覆盖范围，以改善反馈循环。
MDB Insight - Quispamsis镇社区战略计划
为了协助该镇进行这项重要的事业，保留了MDB Insight Inc.以协调社区战略规划计划。该过程是全面的，包容的和透明的，包括对关键背景文件的审查，经济形象的创建以及与理事会，管理层，员工和居民的参与。认识到理事会在告知和指导未来方向的重要作用，举行了一系列单独的会议，以分享见解和观点，并抓住该战略的方向。社区咨询是广泛而有意义的，为居民，企业和当地利益相关者提供了分享经验，知识和愿望的机会。