Descifrando el diluvio digital: análisis comparativo de algoritmos anti-spam para una barrera protectora efectiva

Abstract

Este estudio aborda el problema persistente del spam en los correos electrónicos y su impacto en la comunicación digital. El objetivo es efectuar un análisis comparativo de algoritmos antispam para desarrollar una barrera protectora efectiva. Se llevó a cabo una revisión de literatura, para identificar tres algoritmos: Naive Bayes, Support Vector Machines y Árboles de decisión. El análisis comparativo evaluó la eficacia y eficiencia de cada algoritmo, destacando sus fortalezas y debilidades. Los resultados destacados incluyen las fortalezas y debilidades identificadas en cada enfoque, permitiendo determinar cuál es el más efectivo, para combatir el spam. Se concluye que es esencial desarrollar una sólida barrera protectora contra el spam y se resaltan las implicaciones del estudio y la necesidad de soluciones evolutivas. Las conclusiones clave destacan la importancia de desarrollar una barrera protectora sólida contra el spam, para proteger a los usuarios de correos electrónicos no deseados. Además, se resaltan las implicaciones del estudio y la necesidad de nuevas soluciones que aborden este desafío en constante evolución. Finalmente, se ofrecen recomendaciones para mejorar la efectividad de los algoritmos antispam y fortalecer la lucha contra el diluvio digital de correos no deseados. La investigación proporciona una visión concisa y esencial del análisis comparativo de los algoritmos antispam, destacando su relevancia en la protección de la comunicación digital y la experiencia del usuario brindando recomendaciones para mejorar la efectividad de los algoritmos antispam y fortalecer la lucha contra los correos no deseados.