Detecção de spam em mensagens SMS utilizando aprendizagem de máquina

• Autor(a) principal: Tibola, Rafael Henrique
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UTFPR (da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (RIUT))
• Texto Completo: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/12504
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO; Spam (Mensagens eletrônicas); Redes neurais (Computação); Inteligência artificial; Spam (Electronic mail); Neural networks (Computer science); Artificial intelligence

O SMS (Short Message Service) é ainda um dos serviços de comunicação móvel mais simples e práticos para alcançar consumidores, sendo independente da conexão com uma rede de Internet ou da capacidade dos aparelhos. Algumas aplicações fornecem recursos para o envio das mensagens SMS, mas por estarem presentes na Internet, há espaço para que usuários maliciosos as utilizem para realizar envios de spam. No âmbito da Inteligência Artificial, áreas como a Aprendizagem de Máquina e o estudo de línguas podem se mostrar grandes aliados no desenvolvimento de sistemas que auxiliem a filtragem de mensagens spam. Neste trabalho, apresenta-se como foram alcançadas melhorias no desempenho do algoritmo de classificação Bayesiano Ingênuo, utilizando-o para classificar mensagens SMS apoiado por Redes Neurais Artificiais e vetores Word Embedding, utilizados para prever e generalizar probabilidades para palavras que não foram utilizadas no treinamento do classificador.