การตรวจจับข้อความหลอกลวงในโทรศัพท์เคลื่อนที่ด้วย Machine Learning
- ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
รัชพล ปัญญา, ชนิตต์นันท์ อภิธนภูรินทร์, อภิสิทธิ์ ตาหลวง
- อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์
สรพงษ์ สมสอน, สรวัฒน์ ยามสุข
- โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์
- ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์
ในปัจจุบันการแพร่ระบาดของข้อความหลอกลวงในโทรศัพท์สถิติปริมาณการระบาดของสแปมระบาดบนเว็ปไชต์ เว็บไชต์ facebook มีการระบากสแปมถึง 40% เว็บไชต์ twitter มีการระบาดสแปมถึง 37% และ youtube อยู่ที่ 23% (IT24Hrs,2011) โดยลักษณะของข้อความหลอกลวงจะมีเนื้อหาโน้มนาวถ้าหลงเชื่อจะถูกหลอกลวงหรือเชิญชวนให้เชื่อเพื่อทำการฉ้อโกงทรัพย์สินของผู้เสียหาย ยกตัวอย่างเช่นการส่งข้อความไม่ระบุผู้รับ ข้อความภาษาอังกฤษ ภาษาที่เป็นทางการ หรือ มีการแนบลิงค์ https://bit.ly/3jSWbLQ อ้างอิงจาก หน่วยงานตำรวจภูธรวิเชียรบุรี
ในปัจจุบันยังไม่พบว่ามีเครื่องมือใดที่ใช้ในการคัดกรองได้จึงทำให้มีผู้ได้รับผลกระทบมากโดยเฉพาะผู้ที่ไม่มีความเชี่ยวชาญและผู้ใช้ที่ไม่รอบคอบ
จากที่กล่าวมาผู้จัดทำจึงมีแนวคิดที่จะศึกษาวิธีการคัดกรองข้อความหลอกลวงโดยใช้เทคนิค natural language processing (NLP) ซึ่งเป็นการการประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือภาษามนุษย์ ทำให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์ การตีความจากข้อความ และทำการเรียนรู้โครงสร้างของ
ข้อความหลอกลวงและสามารถคัดกรองข้อความหลอกลวงได้