Please use this identifier to cite or link to this item: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/24760
Title in Portuguese: Uma análise comparativa entre técnicas de detecção de spam com base na captura do tráfego da rede
Author: Chaves, Maria Micaele Vieira
Advisor(s): Callado, Arthur de Castro
Keywords: Detecção-mensagens eletrônicas não solicitadas
Correio eletrônico
Analisador de pacotes
Issue Date: 2017
Citation: CHAVES, Maria Micaele Vieira. Uma análise comparativa entre técnicas de detecção de spam com base na captura do tráfego da rede. 2017. TCC (Graduação em Redes de Computadores) - Universidade Federal do Ceará, Campus de Quixadá, Quixadá, 2017.
Abstract in Portuguese: Com a popularização da Internet e do uso de e-mail, o envio de spams se tornou uma prática comum. Diversas técnicas de detecção de spams em e-mails existem e vêm sendo estudadas como contramedida aos spams e aos malefícios causados por eles. Administradores de redes analisam constantemente o tráfego da rede através da análise de traces. Este trabalho tem o objetivo de realizar uma análise comparativa das técnicas de detecção de spams, com base na captura do tráfego da rede. Neste trabalho, criamos diferentes traces utilizando o dataset ENRON, e aplicamos as técnicas de listas negras, palavras-chave e análise de conteúdo utilizando Naive Bayes e SVM na leitura dos traces. Concluímos que é possível realizar a detecção de spams a partir da captura do tráfego da rede e que a técnica de análise de conteúdo utilizando SVM apresentou a melhor precisão
Abstract: With the popularization of the Internet and the use of e-mail, the sending of spam has become a common pratice. Several techniques of e-mail spam detection exist and have been studied as countermeasures to spam and to the harm caused by them. Network administrators constantly analyze network traffic through trace analysis. This work has the objective of performing a comparative analysis of spam detection techniques, based on the capture of the network traffic. In this work we create traces using the ENRON dataset and apply blacklists, keywords and content analysis using Naive Bayes and SVM techniques in the traces evaluation. We conclude that it is possible to perform spams detection from network traffic capture and that content analysis technique using SVM presents the best accuracy.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/24760
metadata.dc.type: TCC
Appears in Collections:REDES DE COMPUTADORES - QUIXADÁ - Monografias

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
2017_tcc_mmvchaves.pdf1,01 MBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.