A detecção de e-mails spam, também conhecida como filtragem de e-mails, é o processo de identificar e separar mensagens de e-mail indesejadas ou não solicitadas das legítimas. Isso é geralmente feito usando uma combinação de técnicas como aprendizado de máquina, processamento de linguagem natural e filtragem baseada em regras.

Um método comum de detecção de spam é o uso de filtros Bayesianos. Os filtros Bayesianos utilizam análise estatística para determinar a probabilidade de um e-mail ser spam baseado nas palavras e frases que contém. O filtro é treinado com um conjunto conhecido de e-mails spam e não spam e usa essa informação para classificar novos e-mails como spam ou não.

Outro método é o uso de algoritmos de aprendizado de máquina, como Random Forest, Redes Neurais e Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) para classificar e-mails como spam ou não. Esses algoritmos são treinados em um conjunto de dados de e-mails rotulados, e então usam esse treinamento para classificar novos e-mails com base em seu conteúdo, remetente e outras características.

A filtragem baseada em regras é outra técnica utilizada para detectar e-mails spam. Esse método utiliza um conjunto de regras pré-determinadas, como palavras-chave ou expressões regulares, para identificar e sinalizar possíveis e-mails spam.

Outro método consiste no uso das características do endereço do remetente, por exemplo, se o e-mail vem de um endereço conhecido por enviar spam ou se o e-mail tem um grande número de destinatários, é provável que seja spam.

Vale ressaltar que a detecção de spam é um campo em constante evolução, pois os spammers estão sempre encontrando novas maneiras de contornar os filtros, de modo que essas técnicas estão sempre sendo atualizadas e aprimoradas para se manterem à frente dos spammers. Vamos começar!