Resumen

El correo no deseado consume muchos recursos de red y amenaza a muchos sistemas debido a su contenido no deseado o malicioso. La mayoría de los filtros de spam existentes solo se centran en el spam completo pero ignoran el semispam. Este artículo propone un esquema novedoso y completo de CPSFS: Esquema de Filtrado de Spam Personalizado Creíble, que clasifica el spam en dos categorías: spam completo y semispam, y se enfoca en filtrar ambos tipos de spam. El spam completo siempre es spam para todos los usuarios; el semispam es un correo electrónico identificado como spam por algunos usuarios y como correo electrónico regular por otros usuarios. La mayoría de los filtros de spam existentes se centran en el spam completo pero ignoran el semispam. En CPSFS, se implementa un filtrado bayesiano en los servidores de correo electrónico para identificar el spam completo, mientras que el semispam se identifica en el lado del cliente mediante crowdsourcing. Un cliente de usuario de correo electrónico puede distinguir el correo no deseado de los correos electrónicos legítimos según los informes de spam de contactos creí

• Materias:Sistemas de Comunicación Inalámbricos Internet de las cosas Redes de radio Computación móvil Radio cognitiva
• Subjects:Wireless Communication Systems Internet of things Radio Networks Mobile Computing Cognitive Radio
• Palabras claves:Spam de correo electrónico; Recursos de red; Filtros de spam; Semispam; Esquema CPSFS; Filtrado bayesiano.
• Keywords:Email spam; Network resources; Spam filters; Semispam; CPSFS scheme; Bayesian filtering