Um Mecanismo de Detecção de Emails de Spam para Textos em Inglês Usando Abordagem de Aprendizado Profundo

Emails de phishing são emails que fingem ser de uma empresa confiável e têm como alvo os usuários para fornecer informações pessoais ou financeiras. Às vezes, incluem links que podem baixar software malicioso nos computadores dos usuários, quando clicados. Esses emails são facilmente detectados por filtros de spam que classificam qualquer email com um link como um email de phishing. No entanto, emails que não contêm links, os emails sem links, exigem mais esforço dos filtros de spam. Embora muitas pesquisas tenham sido feitas sobre este tópico, os filtros de spam ainda estão classificando alguns emails benignos como phishing e vice-versa. Este artigo foca na classificação de emails sem links usando uma abordagem de aprendizado de máquina, redes neurais profundas. Redes neurais profundas diferem de redes neurais simples por possuírem múltiplas camadas ocultas onde os dados devem ser processados antes de chegar à camada de saída. Os dados usados nesta pesquisa estão disponíveis publicamente online. A otimização de hiperparâmetros foi realizada, usando diferentes configurações nos dados. Para demonstrar a eficácia da abordagem, precisão, revocação e acurácia foram computadas. Os resultados mostram que a rede neural profunda teve um bom desempenho em muitas de suas configurações.