Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Email campaign evaluation based on user and mail server response / Marcin SZPYRKA, Piotr Suszalski, Sebastian Obara, Grzegorz J. Nalepa // Applied Sciences (Basel) [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2076-3417. — 2023 — vol. 13 iss. 3 art. no. 1630, s. 1-8. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 8, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2023-01-27


Autorzy (4)


Słowa kluczowe

spam and phishing detectionemail campaign metricsartificial neural networkstransaction emails

Dane bibliometryczne

ID BaDAP145066
Data dodania do BaDAP2023-02-03
Tekst źródłowyURL
DOI10.3390/app13031630
Rok publikacji2023
Typ publikacjikomunikat
Otwarty dostęptak
Creative Commons
Czasopismo/seriaApplied Sciences (Basel)

Abstract

The goal of an email service provider company is to send out a large number of emails to help its clients realise successful email marketing activities. Thousands of emails sent every minute need to be analysed in real time to reduce spam or phishing. The paper describes a method that uses real-time tracking of key campaign metrics such as the opens count, clicks count, hard bounces count, etc., to identify campaigns that should be stopped because they can be classified as spam or phishing. The key point of this solution is that we do not analyse email content. Nevertheless, the proposed neural networks are highly effective—the F1-score is above 0.95 for any used sample. Furthermore, the approach allows us to use the same model regardless of the language of an email. The method was developed and verified in collaboration with Freshmail, a leading provider of email marketing services in Poland. Validation of the method on real data provided by the company confirmed its high effectiveness.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

artykuł
AI approaches in computer-aided diagnosis and recognition of neoplastic changes in MRI brain images / Jakub Kluk, Marek R. OGIELA // Applied Sciences (Basel) [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2076-3417. — 2022 — vol. 12 iss. 23 art. no. 11880, s. 1–17. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 16–17, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2022-11-22
artykuł
Evaluation of quality and readability of Online Health Information on high Blood Pressure using DISCERN and Flesch-Kincaid tools / Muhammad Tahir, Muhammad Usman, Fazal Muhammad, Shams ur Rehman, Imran Khan, Muhammad Idrees, Muhammad Irfan, Adam GŁOWACZ // Applied Sciences (Basel) [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 2076-3417. — 2020 — vol. 10 iss. 9 art. no. 3214, s. 1–22. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 20–22, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2020-05-05