40 Reducción de dimensionalidad sin pérdida en representaciones semánticas de texto
El spam supone actualmente más del 50% del tráfico de correo electrónico. Es la vía de entrada para muchos de los ataques de secuestro de información (ransomware) que sufren las empresas. En este trabajo se propone la utilización de información semántica en los filtros antispam, sustituyendo y agrup...
| Authors: | , , , |
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| Format: | book part |
| Publication Date: | 2021 |
| Country: | España |
| Institution: | Universidad de Castilla-La Mancha |
| Repository: | RUIdeRA. Repositorio Institucional de la UCLM |
| OAI Identifier: | oai:ruidera.uclm.es:10578/28650 |
| Online Access: | http://doi.org/10.18239/jornadas_2021.34.40 http://hdl.handle.net/10578/28650 |
| Access Level: | Open access |
| Keyword: | filtrado spam Ciberseguridad representación basada en synsets reducción de dimensionalidad información semántica algoritmos genéticos multi-objetivo |
| Summary: | El spam supone actualmente más del 50% del tráfico de correo electrónico. Es la vía de entrada para muchos de los ataques de secuestro de información (ransomware) que sufren las empresas. En este trabajo se propone la utilización de información semántica en los filtros antispam, sustituyendo y agrupando palabras como ‘Viagra’, ‘Cialis’ o ‘Tadalafil’ por su hiperónimo ‘anti_impotence_drug’ y utilizando synsets (conjuntos de sinónimos) para su representación. Se ha diseñado y probado un sistema de generalización de conceptos/palabras sin pérdida de información, que combina la información semántica y los algoritmos genéticos multi-objetivo. Los resultados obtenidos demuestran que es posible mejorar la detección de los mensajes legítimos, así como aumentar la velocidad de clasificación. |
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