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| Metadados | Descrição | Idioma |
|---|---|---|
| Autor(es): dc.creator | Guzella, Thiago dos Santos | - |
| Autor(es): dc.creator | Santos, Tomaz Aroldo Mota | - |
| Autor(es): dc.creator | Caminhas, Walmir Matos | - |
| Autor(es): dc.creator | Uchôa, Joaquim Quinteiro | - |
| Data de aceite: dc.date.accessioned | 2026-02-09T11:52:16Z | - |
| Data de disponibilização: dc.date.available | 2026-02-09T11:52:16Z | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-05-21 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-05-21 | - |
| Data de envio: dc.date.issued | 2015-05-21 | - |
| Fonte completa do material: dc.identifier | https://repositorio.ufla.br/handle/1/9645 | - |
| Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1149281 | - |
| Descrição: dc.description | In this paper, an immune-inspired model, named innate and adaptive artificial immune system (IA-AIS) is proposed and applied to the problem of identification of unsolicited bulk e-mail messages (SPAM). It integrates entities analogous to macrophages, B and T lymphocytes, modeling both the innate and the adaptive immune systems. An implementation of the algorithm was capable of identifying more than 99% of legitimate or SPAM messages in particular parameter configurations. It was compared to an optimized version of the na¨ıve Bayes classifier, which has been attained extremely high correct classification rates. It has been concluded that IA-AIS has a greater ability to identify SPAM messages, although the identification of legitimate messages is not as high as that of the implemented na¨ıve Bayes classifier. © 2008 Elsevier Ireland Ltd. All rights reserved. | - |
| Formato: dc.format | application/pdf | - |
| Idioma: dc.language | en | - |
| Direitos: dc.rights | acesso aberto | - |
| ???dc.source???: dc.source | Biosystems, Volume 92, Issue 3, June 2008, Pages 215-225 | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Artificial immune system | - |
| Palavras-chave: dc.subject | SPAM identification | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Continuous learning | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Innate and adaptive immunity | - |
| Palavras-chave: dc.subject | Regulatory t cells | - |
| Título: dc.title | Identification of SPAM messages using an approach inspired on the immune system | - |
| Tipo de arquivo: dc.type | Artigo | - |
| Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal de Lavras (RIUFLA) | |
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