Revista de Engenharia da Computação e Tecnologia da Informação

Um algoritmo de seleção negativa Swarm para deteção de spam de e-mail

Ismaila Idris e Ali Selamat

Um algoritmo de seleção negativa Swarm para deteção de spam de e-mail

A crescente natureza do spam de e-mail com o uso de ferramentas de envio de urgência gera a necessidade de geração de detetores para combater a ameaça de e-mail não solicitado. A geração de detetores inspirada no sistema imunitário humano implementa a otimização por enxame de partículas (PSO) para gerar detetor em algoritmo de seleção negativa (NSA). Os detetores outlier são características únicas geradas pelo fator outlier local (LOF). O fator outlier local é implementado como função de aptidão para determinar o melhor local (Pbest) de cada detetor candidato. A otimização da velocidade e da posição do enxame de partículas é empregue para suportar o movimento e a nova posição das partículas de cada detetor outlier. A otimização por enxame de partículas (PSO) é implementada para melhorar a geração de detetores no algoritmo de seleção negativa, em vez da geração aleatória de detetores. O modelo é denominado algoritmo de seleção negativa de enxame (SNSA). O resultado experimental mostra que o modelo SNSA proposto tem um melhor desempenho que o NSA standard.