В отличие от традиционных методов защиты, таких как фильтрация по ключевым словам или черные списки отправителей, ансамблевый подход, предложенный Шерзодом Хамидовым, учитывает множество характеристик электронных писем, включая структуру и содержание текста, метаданные и поведенческие паттерны отправителей. Это позволяет более точно идентифицировать нежелательные сообщения и минимизировать количество ложных срабатываний.
Особое внимание в разработанном методе уделяется предварительной обработке текстовых данных, которая включает в себя токенизацию (разбиение текста на отдельные слова или токены), удаление стоп-слов (наиболее часто встречающихся и не несущих смысловой нагрузки слов), стемминг (приведение слов к их основе) и векторизацию (представление текста в виде числовых векторов для машинного обучения).
"Наш ансамблевый метод показал высокую эффективность в задаче классификации электронных писем, превосходя существующие решения по точности и скорости обработки данных, - отметил Шерзод Хамидов. - Он может быть легко интегрирован в почтовые сервисы и системы защиты от спама, обеспечивая надежную защиту пользователей от фишинговых атак, кражи личных данных и финансовых потерь".
Семинар, на котором была представлена разработка, был организован Московским Политехом в сотрудничестве с Грозненским государственным нефтяным техническим университетом имени академика М. Д. Миллионщикова, Ташкентским университетом информационных технологий имени Мухаммада ал-Хоразмий и «Центром развития цифрового образования» при Министерстве цифровых технологий Республики Узбекистан. Руководитель семинара профессор Ю.Н.Филиппович подчеркнул важность подобных мероприятий для укрепления научного сотрудничества между странами.
