Filtrado de SPAM en SMS mediante algoritmos de aprendizaje automático

Autores/as

Palabras clave:

aprendizaje automático, SMS, Super Vector Machine, regresión logística, KNN, RandomForest, AdaBoost

Resumen

Una de las más comunes formas de comunicación a través de teléfonos móviles sigue siendo mediante SMS o servicio de mensajes cortos, por sus siglas en inglés. Las entidades financieras, televisoras y las propias operadoras de telefonía son ejemplos de compañías que aprovechan al máximo este tipo de comunicación, pero esta tecnología no está exenta de los molestosos mensajes no deseados o SPAM. El presente artículo describe la aplicación de algoritmos de aprendizaje automático como medio para la detección de SMS no deseados, y mediante la experimentación con un conjunto de datos de 5,574 mensajes de texto o SMS evalúa el rendimiento de modelos que utilizan técnicas como Regresión Logística, Super Vector Machine, KNN, RandomForest y AdaBoost para clasificar y predecir mensajes no deseados.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Métricas

Cargando métricas ...

Citas

Abdulhamid, S. M., Abd Latiff, M. S., Chiroma, H., Osho, O., Abdul-Salaam, G., Abubakar, A. I., Herawan, T. (2017). A Review on Mobile SMS Spam Filtering Techniques. IEEE Access, 5, 15650-15666. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2017.2666785

Almeida, T. A., Alberto, T. C. (2013). Learning to block undesired comments in the blogosphere. 12th International Conference on Machine Learning and Applications (pp. 261-266). IEEE. https://doi.org/10.1109/ICMLA.2013.133

Almeida, T. A., Gómez Hildago, J. M., Yamakami, A. (2011). Contributions to the study of SMS spam filtering. Proceedings of the 11th ACM symposium on Document engineering - DocEng ’11, pp. 259-262. https://doi.org/10.1145/2034691.2034742

Almeida, T. A., Gómez Hidalgo, J. M., Silva, T. P. (2013). Towards SMS Spam Filtering: Results under a New Dataset. International Journal Of Information Security Science, 2(1), 1-18.

Bin, Z., Gang, Z., Yunbo, F., Xiaolu, Z., Weiqiang, J., Jing, D., Jiafeng, G. (2016). Behavior analysis based SMS spammer detection in mobile communication networks. First International Conference on Data Science in Cyberspace (DSC) (pp. 538-543). IEEE. https://doi.org/10.1109/DSC.2016.48

Chan, P. P. K., Yang, C., Yeung, D. S., Ng, W. W. Y. (2015). Spam filtering for short messages in adversarial environment. Neurocomputing, 155, 167-176. https://doi.org/10.1016/J.NEUCOM.2014.12.034

Firte, L., Lemnaru, C., Potolea, R. (2010). Spam detection filter using KNN algorithm and resampling. Proceedings of the 2010 IEEE 6th International Conference on Intelligent Computer Communication and Processing. IEEE. https://doi.org/10.1109/ICCP.2010.5606466

Guzella, T. S., Caminhas, W. M. (2009). A review of machine learning approaches to Spam filtering. Expert Systems with Applications, 36(7), 10206-10222. https://doi.org/10.1016/J.ESWA.2009.02.037

Ma, J., Zhang, Y., Liu, J., Yu, K., Wang, X. (2016). Intelligent SMS Spam Filtering Using Topic Model. International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems (INCoS) (pp. 380-383). IEEE. https://doi.org/10.1109/INCoS.2016.47

Rafique, M. Z., Abulaish, M. (2012). Graph-based learning model for detection of SMS spam on smart phones. 8th International Wireless Communications and Mobile Computing Conference (IWCMC) (pp. 1046-1051). IEEE. https://doi.org/10.1109/IWCMC.2012.6314350

Shirani-Mehr, H. (2013). SMS Spam Detection using Machine Learning Approach. Retrieved from https://pdfs.semanticscholar.org/a083/c8ea8e898269927e1cc0a935477175179b58.pdf

Yu, Y., Chen, Y. (2012). A novel content based and social network aided online spam short message filter. Proceedings of the 10th World Congress on Intelligent Control and Automation (pp. 444-449). IEEE. https://doi.org/10.1109/WCICA.2012.6357916

Zhang, X., Xiong, G., Hu, Y., Zhu, F., Dong, X., Nyberg, T. R. (2016). A method of SMS spam filtering based on AdaBoost algorithm. 12th World Congress on Intelligent Control and Automation (WCICA) (pp. 2328-2332). IEEE. https://doi.org/10.1109/WCICA.2016.7578522

Descargas

Publicado

2017-12-30

Cómo citar

Pin, L. (2017). Filtrado de SPAM en SMS mediante algoritmos de aprendizaje automático. Maskana, 8(1), 109–117. Recuperado a partir de https://publicaciones.ucuenca.edu.ec/ojs/index.php/maskana/article/view/1971

Número

Vol. 8 (2017): ACTAS CONGRESO: I+D+Ingeniería

Sección

I Congreso de Ciencias de la Computación

Licencia

Copyright © Autors. Creative Commons Attribution 4.0 License  para cualquier artículo enviado a partir del 6 de junio de 2017. Para los manuscritos presentados anteriormente, se utilizó la licencia CC BY 3.0.

Usted es libre de:

Compartir — compartir y redistribuir el material publicado en cualquier medio o formato.
Adaptar — combinar, transformar y construir sobre el material para cualquier propósito, incluso comercialmente.

Bajo las siguientes condiciones:

Atribución — Debe otorgar el crédito correspondiente, proporcionar un enlace a la licencia e indicar si se realizaron cambios. Puede hacerlo de cualquier manera razonable, pero de ninguna manera que sugiera que el licenciador lo respalda a usted o a su uso.
  Sin restricciones adicionales: no puede aplicar términos legales o medidas tecnológicas que restrinjan legalmente a otros a hacer cualquier cosa que permita la licencia.

Mayor información sobre este acuerdo de autoría y licencia, transferencia de derechos o solicitudes de reproducción, pueden ser consultados en este enlace.