Aplicación RPA para la clasificación de correos electrónicos como phishing y fake news
Fecha
2022Metadatos
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Esta investigación se desarrolló con la finalidad de realizar una aplicación de
Automatización robótica de procesos para la clasificación de correos electrónicos
como phishing y noticias falsas basada en el algoritmo fusionado ELM - K-step
CD-K. Se seleccionó investigaciones de diversas revistas y libros con una
perspectiva de elaboración, técnicas y métodos de clasificación de correos. EL
objetivo es que tener los mejores resultados en los indicadores como tiempo de
clasificación, eficacia, uso de CPU y de memoria RAM. Se empleó un RPA con
cuatro módulos: (a) actualización de la base de datos de URL maliciosos y que
contengan noticias falsas, (b) análisis de los correos que contenga una URL y
descarta a los otros, (c) validación de los correos que tenga URL no sean
maliciosos y (d) traslado de todos los correos con URL maliciosos a una carpeta
predefinida.
Luego se presentó los resultados de uso del RPA. Posteriormente se
presentó una comparación. El RPA con el algoritmo ELM - K-step CD-K obtuvo
0.34 en segundos para el tiempo de clasificación. Del mismo modo, se obtuvo
un porcentaje de eficacia de 100%. Asimismo, el porcentaje de uso del CPU fue
de 29.57%, mientras que en el modelo de SVM fue de 17.64%. De igual manera,
el uso de memoria RAM fue de 286.36 MB, mientras que en el modelo de
XGBoost fue de 4.00 MB. Por último, se presentó las recomendaciones para
futuras investigaciones como evaluar más indicadores, centrar la investigación
en redes sociales, comparar otras herramientas de automatización, tener una
implementación web y utilizar otros sistemas de aprendizaje profundo para la
mejora en la clasificación.
Colecciones
- Lima Este [398]