Teoria da ressonância adaptativa através da linguagem Java para detecção e classificação de e-mails indesejados

• Ano de defesa: 2013
• Autor(a) principal: Santos Junior, Carlos Roberto dos [UNESP]
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Estadual Paulista (Unesp)
• Palavras-chave em Português: Mensagem de correio eletrônico; Spam (Mensagens eletrônicas); Redes neurais (Computação); Java (Computer program language); Neural networks (Computer science)
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/11449/87167

O problema de mensagens não solicitadas pelos usuários em meios de comunicação eletrônica, apesar de ter surgido antes mesmo da popularização da Internet, ainda é um assunto preocupante. Desperdício de largura de banda, perda de tempo, de produtividade e de dados, ou atraso na leitura de e-mails legítimos, são alguns dos problemas que as mensagens não solicitadas, ou Spams, podem causar. Diversas técnicas de filtragem automática de e-mails são apresentadas na literatura, porém muitas destas não oferecem a possibilidade de adaptação, já que o problema em sistemas reais tem como um de seus principais aspectos ser dinâmico, ou seja, mudar constantemente de características com intuito de evadir as técnicas de filtragem. Neste trabalho é desenvolvido um filtro anti-spam utilizando uma técnica de préprocessamento disponível na literatura, no qual os e-mails são submetidos à extração e seleção de características; e uma Rede Neural Artificial baseada na Teoria da Ressonância Adaptativa, para detecção e classificação de Spams. Tais redes neurais possuem grande capacidade de generalização e adaptabilidade, características importantes para um bom desempenho de filtros anti-spam. O modelo proposto neste trabalho é testado a fim de se validar a eficiência do filtro.