Análisis del uso de las redes neuronales artificiales en el diseño de filtros antispam : una propuesta basada en arquitecturas neuronales no supervisadas

Abstract

El spam, o correo no deseado enviado masivamente, es una amenaza que afecta al correo electrónico y otros medios de comunicación telemática. Su alto volumen de circulación genera pérdidas temporales y económicas considerables. Se presenta una solución a este problema: un sistema inteligente híbrido de filtrado antispam, basado en redes neuronales artificiales (RNA) no supervisadas. Consta de una etapa de preprocesado y de otra de procesado, basadas en distintos modelos de computación: programada (con 2 fases: manual y computacional) y neuronal (mediante mapas autoorganizados de Kohonen, SOM), respectivamente. Este sistema ha sido optimizado usando, como cuerpo de datos, ham de “Enron Email” y spam de dos fuentes diferentes. Se analiza la calidad y el rendimiento del mismo mediante diferentes métricas.

Spam, or junk mail sent massively, is one of the threats to e-mail and other means of telematic communication. Its high volume generates substantial time and economic losses. This Final Project presents a solution to this problem: a hybrid intelligent spam filtering system based on unsupervised Artificial Neural Networks (ANN). It consists of a preprocessing step and other processing, both based on different computation models: programmed (with 2 phases: manual and computational) and neural (using Kohonen's Self-Organizing Maps, SOM), respectively. This system has been optimized using, as a data body, ham from "Enron Email" and spam from two different sources. We analyzed its quality and performance with different metrics.