title: Xavfli (zararli) - Namangan Institute of Engineering and Technology nammti uz
text: |
  Namangan Institute of Engineering and Technology nammti uz Pdf ko'rish
  |
  bet | 508/693 | Sana | 13.05.2024 | Hajmi | 15,56 Mb. | | #228860 |
  Bog'liq ТўпламXavfli (zararli):
  Ushbu turdagi spam foydalanuvchilarga haqiqiy zarar etkazishi mumkin - ularning shaxsiy
  ma'lumotlarini (login, parollarini) o'g'irlash, elektron hamyonlarga kirish [2], kompyuterga viruslarni
  yuqtirish va h.k. Ko'pincha, bunday xatlar tarkibiga havolalar yoki qo'shimchalar kiradi. Hech qanday
  holatda ular orqali o'tmang yoki yuklab olmang. Xavfli spam turlari:
  Tarqatish joylari:
  Elektron pochtada, spam-xabarlar uchun eng keng tarqalgan joy. Yuborishdan oldin xatlar
  mo''tadil emas, shuning uchun ularning mazmuni hech narsa bilan cheklanmaydi. Odatda, spam-
  filtrlar yuborilgandan keyin foydalaniladi.
  Forumlar - moderatsiya qilinmaydigan platformalar spamerlar orasida juda mashhur, chunki
  bu sizga har qanday ma'lumotni erkin nashr etish imkonini beradi. Barcha xabarlar tasdiqlangan
  forumlardan umuman foydalanilmaydi yoki yashirin reklamalarni nashr qilish uchun foydalaniladi.
  Elektron xabarlarda spamni aniqlash va tasniflash algoritmlari. Elektron xabarlarda spamni
  aniqlash va tasniflash uchun keng tarqalgan bo'lib foydalaniladigan bir nechta algoritm va usullar
  mavjud. Mana, mashhurlaridan ba'zilari [3]:
  1.
  Qoidalarga asoslangan (Rule-based) filtrlash. Ushbu yondashuv spam-xabarlarning
  ma'lum xususiyatlariga asoslangan qoidalar to'plamini aniqlashni o'z ichiga oladi. Ushbu qoidalar
  odatda spam xatlarida topiladigan maxsus kalit so'zlar, iboralar yoki naqshlarni o'z ichiga olishi
  mumkin. Ushbu qoidalarga mos keladigan xabarlar spam sifatida tasniflanadi. Qoidalarga
  asoslangan filtrlash ma'lum spam naqshlarini qo'lga kiritish uchun samarali bo'lishi mumkin, ammo
  yangi yoki rivojlanayotgan spam usullari bilan kurashishi mumkin.
  2.
  Bayes filtrlash usuli. Bayes filtrlash elektron pochta xabarlarini mazmuniga qarab spam
  yoki qonuniy deb tasniflash uchun statistik usullardan foydalanadi. U spam va spam bo'lmagan
  xabarlarda tez-tez uchraydigan so'zlar yoki xususiyatlar modelini yaratish orqali ishlaydi. Algoritm
  ushbu xususiyatlarning mavjudligi yoki yo'qligidan kelib chiqib, xabarning ikkala toifaga tegishli
  bo'lish ehtimolini hisoblab chiqadi. Yangi xabarlar tasniflanganda model doimiy ravishda
  yangilanadi, bu unga spam shakllarining o'zgarishiga moslashish imkonini beradi.
  |
  | |