Detecção de Spams Utilizando ConteúdoWeb Associado a Mensagens

  • Marco Ribeiro
  • Leonardo Teixeira
  • Pedro Guerra
  • Adriano Veloso
  • Wagner Meira Jr.
  • Dorgival Guedes
  • Cristine Hoepers
  • Klaus Steding-Jessen
  • Marcelo Chaves
DOI: https://doi.org/10.1234/rb-resd.v4i1.79

Resumo


Neste trabalho propomos uma estratégia de detecção de spams que explora o conteúdo das páginas Web para as quais mensagens apontam. Descrevemos uma metodologia para a coleta dessas páginas, caracterizamos a relação entre as páginas e as mensagens de spam e, em seguida, utilizamos um algoritmo de aprendizado de máquina para extrair as informações relevantes para a detecção de spam. Mostramos que a utilização de informações das páginas mencionadas melhora significativamente a classificação de spams e hams, gerando um baixo índice de falsos positivos. Nosso estudo revela que as páginas apontadas pelos spams ainda são um campo de batalha não explorado pelos filtros, onde os spammers não se preocupam em esconder a sua identidade.

Publicado
23/06/2017
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RIBEIRO, Marco et al. Detecção de Spams Utilizando ConteúdoWeb Associado a Mensagens. In: REVISTA BRASILEIRA DE REDES DE COMPUTADORES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS (RB-RESD), 4. , 2011, 1. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2017 . ISSN 1983-4217. DOI: https://doi.org/10.1234/rb-resd.v4i1.79.