PROYECTO DE FIN DE CARRERA
INGENIERÍA EN INFORMÁTICA
Análisis del uso de las Redes Neu onales A i iciales en
el diseño de il os an ispam
Una p opues a basada en A qui ec u as Neu onales No Supe isadas
Yle mi Cab e a León
Tu o es:
Ca men Paz Suá ez A aujo
Pa icio Ga cía Báez
09 de Diciemb e de 2015
Ca men Paz Suá ez A aujo
Ca ed á ica de Uni e sidad
Escuela de Ingenie ía In o má ica
Uni e sidad de Las Palmas de G an Cana ia
y
Pa icio Ga cía Báez
P o eso Con a ado-Doc o
Depa amen o de Ingenie ía In o má ica y de Sis emas
Uni e sidad de La Laguna
CERTIFICAN: que la memo ia i ulada "Análisis del uso de las Redes Neu onales
A i iciales en el diseño de il os an ispam. Una p opues a basada en A qui ec u as
Neu onales No Supe isadas" ha sido ealizada po Yle mi Cab e a León bajo nues a di ección
y cons i uye su P oyec o de Fin de Ca e a de Ingenie ía en In o má ica.
En Las Palmas de G an Cana ia, a 09 de Diciemb e de 2015
Ca men Paz Suá ez A aujo Pa icio Ga cía Báez
3
4
Ag adecimien os
G acias a mi u o a, Ca men Paz, po acep a mi p opues a no supe isada de il o
an ispam. Más aún, po que siguió con iando en mí pese a su, pa cial, igno ancia de los
acon ecimien os ex aacadémicos en los que me í en uel o y po los que me í g a emen e
a ec ado.
Po el mismo mo i o debo ag adece a mi o o u o , Pa icio, que me ayudó a
pe ila y encauza el abajo, algunas eces desde la "lejana" Tene i e.
Ag adezco a mis pad es po se i me de apoyo en odos los ámbi os du an e la
ealización de es e PFC.
Te mino ag adeciendo a mi no ia po sus ánimos, los cuales me die on la ue za
necesa ia an o pa a sali del hoyo como pa a e mina es e p oyec o.
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6
ÍNDICE
Ag adecimien os.................................................................................................................................5
Resumen............................................................................................................................................11
Capí ulo 1. In oducción..................................................................................................................13
1.1 Mo i aciones.......................................................................................................................14
1.2 Obje i os.............................................................................................................................15
1.2.1 Me odología y plan de abajo................................................................................15
1.3 Co eo elec ónico: spam y ham.........................................................................................16
1.3.1 Fo ma o de los mensajes.........................................................................................18
1.3.2 P oceso de en ío.....................................................................................................19
1.4 Compu ación neu onal........................................................................................................21
1.4.1 Clasi icación de Redes Neu onales A i iciales......................................................25
1.4.2 Mapas au oo ganizados de Kohonen......................................................................28
1.4.3 Medición de la calidad............................................................................................33
1.4.3.1 Calidad del mapa.................................................................................................33
1.4.3.2 Rendimien o del clasi icado ................................................................................34
1.5 Es ado de la cues ión..........................................................................................................36
1.5.1 Clasi icación según la uen e de in o mación.........................................................37
1.5.1.1 Con enido del co eo elec ónico.........................................................................37
1.5.1.2 Feedback o e oalimen ación del usua io...........................................................38
1.5.1.3 In o mación ela i a al sis ema............................................................................38
1.5.2 Clasi icación según el mé odo de diseño................................................................39
1.5.2.1 Manuales..............................................................................................................39
1.5.2.2 Basados en écnicas de ap endizaje au omá ico...................................................40
1.5.2.2.1 Supe isados...........................................................................................41
1.5.2.2.2 No supe isados......................................................................................42
1.5.2.2.3 Semisupe isados....................................................................................43
Capí ulo 2. Diseño de il os an ispam. Cue po de da os y e apa de p ep ocesado...................45
2.1 Cue po de da os..................................................................................................................46
2.2 Sis ema in eligen e pa a la de ección de spam...................................................................49
2.2.1 E apa de p ep ocesado............................................................................................51
2.2.1.1 O os au o es........................................................................................................51
2.2.1.2 P ep ocesado híb ido...........................................................................................54
2.2.1.2.1 Obje i os.................................................................................................54
2.2.1.2.2 Ca ego ías de palab as.............................................................................54
2.2.1.2.3 E iciencia en la implemen ación..............................................................58
2.2.1.2.4 Fases del p ep ocesado............................................................................59
2.2.1.2.5 Ca ego ización de palab as manual s p ep ocesado de la ase 3: amaños
y di e encias 65
2.2.2 E apa de p ocesado.................................................................................................67
2.3 En o no de abajo..............................................................................................................67
2.3.1 MATLAB................................................................................................................67
2.3.2 SOM Toolbox..........................................................................................................68
2.3.3 Pa allel Compu ing Toolbox..................................................................................69
2.3.4 Ha dwa e...............................................................................................................70
Capí ulo 3. Desa ollo de il o an ispam basado en mapas au oo ganizados de Kohonen.
Implemen ación y esul ados...........................................................................................................71
3.1 Ca ac e ís icas de la ed u ilizada......................................................................................72
3.1.1 Ca ac e ís icas de la a qui ec u a neu onal u ilizada..............................................72
7
3.1.2 Conjun os de da os de en ada................................................................................73
3.2 Desc ipción de unciones de los oolboxes u ilizadas.........................................................74
3.2.1 Del SOM Toolbox...................................................................................................74
3.2.2 Del Pa allel Compu ing Toolbox............................................................................74
3.3 Implemen ación del il o an ispam. Resul ados y discusión..............................................75
3.3.1 Pa áme os del SOM y del p ep ocesado................................................................75
3.3.2 Resul ados y discusión............................................................................................76
3.3.2.1 Cos e empo al.....................................................................................................90
Capí ulo 4. Conclusiones y abajos u u os..................................................................................93
4.1 Conclusiones.......................................................................................................................94
4.2 T abajos u u os..................................................................................................................96
Bibliog a ía........................................................................................................................................99
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Índice de igu as
Figu a 1: Me odología e olu i a inc emen al.................................................................................................16
Figu a 2: Es uc u a p incipal y ejemplo no eal del o ma o de un mensaje de co eo elec ónico................18
Figu a 3: Esquema explica i o del en ío de un co eo elec ónico. Fuen e: Wikipedia..................................20
Figu a 4: Pa es de una neu ona biológica......................................................................................................21
Figu a 5: Sinapsis eléc ica y química en las neu onas biológicas. Fuen e: www.physics o ums.com...........23
Figu a 6: Pa es de una neu ona a i icial y sus co espondien es en la neu ona biológica.............................23
Figu a 7: Di e en es á eas del ce eb o humano o man mapas opog á icos y se especializan en unciones
conc e as. Fuen e: Wikipedia..........................................................................................................................28
Figu a 8: Vecindad opológica con o ma de unción gaussiana, indicando el g ado de exci ación de las
neu onas según la dis ancia la e al con la ganado a. Fuen e: (Leow 2014).....................................................29
Figu a 9: Reducción de la ecindad opológica con el paso del iempo. Fuen e: (Leow 2014).......................30
Figu a 10: Di e en es ipos de ecindad: Von Neumann (4 ecinos), hexagonal (6) y Moo e (8). Fuen e:
Gama Pla o m G id Species (code.google.com)............................................................................................30
Figu a 11: Los concep os de BMU y ecindad (de Moo e) sob e la es uc u a de un SOM (2-D). Fuen e:
Richa d M. Cla k (NTL Wo ld)......................................................................................................................31
Figu a 12: Es abilidad de los es ados: me aes able (1), es able o de mínima ene gía (3) e ines able (2 y 4).. .32
Figu a 13: Espacio ROC, línea de decisión alea o ia y 4 clasi icado es disc e os: A, B, C y C'. Fuen e:
Wikipedia.......................................................................................................................................................36
Figu a 14: Di isión del conjun o o iginal en es subconjun os: en enamien o, ajus e y es eo.....................40
Figu a 15: Esquema del sis ema in eligen e pa a la de ección de spam..........................................................50
Figu a 16: Diag ama de lujo sob e las elaciones en e las dis in as ases de nues o p ep ocesado..............59
Figu a 17: Diag ama de lujo de la ase 1 de nues o p ep ocesado................................................................61
Figu a 18: Diag ama de lujo de la ase 2 de nues o p ep ocesado................................................................62
Figu a 19: Diag ama de lujo de la ase 3 de nues o p ep ocesado................................................................64
Figu a 20: Di e encia en e los conjun os A y B (en colo ama illo). Fuen e:
ma ema icaabelo ega.blogspo .com.es...........................................................................................................65
Figu a 21: Cu as ROC de 8 mejo es SOM Top 25 – Escena io 1 – Fase de En enamien o-Ajus e..............86
Figu a 22: Cu as ROC de 5 mejo es SOM Top 10 – Escena io 1 – Fase de En enamien o-Ajus e..............86
Figu a 23: Cu as ROC de 5 mejo es SOM Top 10 – Escena io 2 – Fase de En enamien o-Ajus e..............87
Figu a 24: Cu as ROC de 2 mejo es SOM Top 25 – Escena io 2 – Fase de En enamien o-Ajus e..............87
Figu a 25: Cu a ROC del mejo SOM Top 50 – Escena io 2 – Fase de En enamien o-Ajus e.....................88
Figu a 26: Cu a ROC del mejo SOM Top 75 – Escena io 2 – Fase de En enamien o-Ajus e.....................88
Figu a 27: Cu as ROC de 2 mejo es SOM Top 95 – Escena io 2 – Fase de En enamien o-Ajus e..............89
Figu a 28: Cu as ROC de 2 mejo es SOM Top 100 – Escena io 2 – Fase de En enamien o-Ajus e............89
Figu a 29: Cu as ROC de los 2 mejo es SOM – Ambos escena ios – Fase de Tes eo...................................90
9
p incipio.
El plan de abajo seguido se compone del siguien e o den de a eas:
1. Es udia el ema de los co eos elec ónicos: e minología, ecnología, il os, e c.
2. Es udia las Redes Neu onales A i iciales, poniendo mayo én asis en las A qui ec u as
Neu onales No Supe isadas.
3. Analiza las in es igaciones p eceden es ela i as al il ado an ispam, an o si se basan
como si no en RNA.
4. Realiza un análisis de los di e sos co po a de co eos elec ónicos exis en es.
5. Adqui i sol u a en el uso de las he amien as in o má icas (Ej.: en o no de desa ollo,
oolboxes9, lenguaje de p og amación, Sis ema Ope a i o...) que se p e endan u iliza .
6. Desa olla un mé odo de p ep ocesado de los da os.
7. Cons ui y analiza un il o an ispam basado en RNA con ap endizaje no supe isado.
1.3 Co eo elec ónico: spam y ham
El co eo elec ónico es un se icio de ed po el cual se in e cambian mensajes digi ales
en e un emiso y uno o a ios ecep o es a a és de In e ne u o as edes de o denado es.
Como es habi ual en las elecomunicaciones, cada es ánda es de inido median e la
di ulgación de su co espondien e Reques Fo Commen s (RFC) o Pe ición de Comen a ios, un
conjun o, en la ac ualidad bas an e nume oso, de publicaciones con la desc ipción de,
p incipalmen e, p o ocolos, p ocedimien os, comen a ios e ideas sob e di e sos aspec os del
uncionamien o de In e ne y o as edes. Las RFC son publicadas po la In e ne Enginee ing Task
Fo ce (IETF, conso cio de colabo ación écnica más impo an e en In e ne ) como unos documen os
en o ma o ASCII, en lengua inglesa y man eniendo en e ellas una cie a es uc u a. Son
iden i icadas uní ocamen e median e un núme o: 706 (sob e el p oblema del co eo no deseado),
768 (p o ocolo de anspo e UDP), 3629 (conjun o de ca ac e es UTF-8), 4250 (adminis ación
emo a SSH), 4880 (c ip og a ía de cla e pública PGP), e c. An es de que un documen o sea
9 Conjun o de comandos u ope aciones que se puede ag ega opcionalmen e a un p og ama in o má ico
(p incipalmen e, a un Sis ema Ope a i o o a un en o no de desa ollo) con el in de aumen a su uncionalidad.
16
Figu a 1: Me odología e olu i a inc emen al.

conside ado como RFC debe segui un p oceso muy es ic o pa a asegu a su calidad y cohe encia
as habe supe ado c í icas, objeciones y suge encias, po lo que el nomb e se ha quedado obsole o.
La da ación del co eo elec ónico es bas an e di usa ya que, dependiendo del mo i o
aducido, podemos elegi las siguien es echas (Wikipedia 2014b):
•1962: año en el que se ins au a un sis ema de mensaje ía elec ónica sob e la an igua ed
digi al mili a Au oma ic Digi al Ne wo k (AUTODIN).
•1971: el p ime co eo elec ónico es mandado sob e la Ad anced Resea ch P ojec s Agency
Ne wo k (ARPANET), ed mili a conside ada como la p ecu so a de In e ne , ambas basadas
en la amilia de p o ocolos de In e ne TCP/IP, o mada po la unión de los p o ocolos TCP
(T ansmission Con ol P o ocol o P o ocolo de Con ol de la T ansmisión; p o ocolo de la
capa de anspo e, es uc u ado en segmen os TCP, con con ol de lujo, con ol de
conges ión, y de ección de e o es; especi icado po p ime a ez en la RFC 675) e IP
(In e ne P o ocol o P o ocolo de In e ne ; p o ocolo de la capa de ed enca gado de en u a
los paque es o da ag amas IP en e dos máquinas; explicado desde la RFC 791).
•1973: se p opone un p o ocolo de co eo basado en el p o ocolo FTP10 (RFC 524) y, a ios
meses después, el p ime in en o de es anda ización u homogeneización de las cabece as de
los mensajes de ed (RFC 561).
•1977: los mensajes sob e ARPANET son es anda izados po la RFC 733.
•1982: la RFC 822 es anda iza los mensajes sob e la ed In e ne . Pos e io men e ac ualizada
en 2001 po la RFC 2822, en 2008 po la RFC 5322, y en 2013 po la RFC 6854.
Como ya hemos is o, es e se icio es conside ado como un e e ano den o de los sis emas
de comunicación elec ónica aunque aún no se ha quedado des asado po que se ha ido
mode nizando y ex endiendo, man eniendo oda ía compa ibilidad hacia a ás, con la in oducción
de cie as ca ac e ís icas. És as ienen es ipuladas en las MIME (Mul ipu pose In e ne Mail
Ex ensions o Ex ensiones Mul ip opósi o de Co eo de In e ne , desc i as ex ensamen e en las RFC
2045, 2046, 2047, 4288, 4289 y 2049), las cuales pe mi en que SMTP sopo e:
•Tex o en di e sos o ma os de codi icación de ca ac e es in e nacionales: o iginalmen e sólo
se admi ían ca ac e es ASCII11.
•In o mación de encabezados con conjun os de ca ac e es di e en es de ASCII.
•Posibilidad de inco po a iche os adjun os mul imedia ( ex o, imagen, audio, ídeo,
ejecu able12, e c): en sus comienzos únicamen e se admi ía ex o pe o no como adjun o sino
den o del p opio cue po del mensaje.
•Cue pos de mensajes con múl iples pa es (mul i-pa ).
Rela i o a su clasi icación, cualquie mensaje de co eo elec ónico puede se iden i icado, a
p io i ácilmen e, como spam o ham. Lamen ablemen e y como e emos en el apa ado 1.5, es o es
un p oceso pa cialmen e subje i o pues o que lo que pa a una pe sona es un ham, pa a o a pod ía
10 File T ans e P o ocol o P o ocolo de T ans e encia de Fiche os. Se a a de un p o ocolo de ed es ánda pa a,
como su p opio nomb e indica, la ans e encia de a chi os en e dos disposi i os sob e una ed basada en el
p o ocolo TCP, como es el caso de ARPANET o In e ne . Viene explicado en la RFC 959 y hace uso del pue o 21.
11 Ame ican S anda d Code o In o ma ion In e change o Código Es ánda Es adounidense pa a el In e cambio de
In o mación. Se a a de un sis ema de codi icación de ca ac e es es ánda po el cual se u ilizan, po ca ac e , sólo
7 bi s (8 si enemos en cuen a el bi de pa idad pa a con ol de e o es), de ahí que sea bas an e limi ado en
compa ación con o os o ma os como el es ánda Unicode (más de 113.000 ca ac e es di e en es en la e sión 7.0)
ya que únicamen e es capaz de dis ingui en e 128 ca ac e es, an o imp imibles (le as mayúsculas y minúsculas
del inglés mode no, núme os, y símbolos de pun uación) como de con ol (escape, e o no de ca o, elimina , e c).
12 Muchos ges o es de co eo elec ónico impiden la ansmisión de mensajes con iche os adjun os ejecu ables, es én
o no encapsulados en iche os comp imidos, debido a que aen apa ejado iesgo de in ección po malwa e como
i us, oyanos, gusanos, espías, keylogge s (p incipalmen e, pa a oba con aseñas y núme os de a je as de
c édi o), e c.
17
se un spam, o ice e sa (G aham-Cumming 2006), de ahí que hayan apa ecido é minos pa a
señala es a di icul ad (easy ham y ha d ham (Spam-Assassin 2013)) o ambigüedad ("bacn"13 y
"casos g ises"14). Po ello, es muy di ícil consegui un il o que sea idóneo pa a odos los usua ios.
En los siguien es subapa ados explica emos an o el o ma o de los mensajes de co eo
elec ónico como el p oceso de en ío de los mismos, de iniéndose los mé odos an ispam en base a
ambos, p incipalmen e.
1.3.1 Fo ma o de los mensajes
El o ma o de los mensajes (más conocido po las siglas IMF 15) iene de inido en la RFC
5322 (P. Resnick 2008), y al y como se puede ap ecia en la Figu a 2, cada mensaje se puede
es uc u a en es pa es de las que únicamen e nos in e esa án las dos p ime as ya que son las
únicas que se pueden u iliza , debido al ca ác e empo al de la e ce a, pa a la clasi icación de
co eos elec ónicos en des ino, es deci , en el ecep o del mensaje:
•Cabece a (heade ): es uc u ada en dis in os campos ales como, en e o os muchos,
"F om:", "To:", "CC:", "BCC:", "Subjec :", y "Da e:" cuyo signi icado es, espec i amen e,
supues a16 di ección del emiso , supues as di ecciones de los ecep o es, di ecciones pa a la
Copia de Ca bón, di ecciones pa a la Copia de Ca bón Ocul a (simila al an e io pe o los
des ina a ios eciben el mensaje sin apa ece en ninguna lis a), línea de asun o, echa y ho a
de en ío (no malmen e de inida au omá icamen e po el clien e de co eo).
•Cue po (body): con enido básico, como ex o sin o ma o, con bloque de i mas inal
opcional. Sin lími e de amaño. Es á sepa ado de la cabece a po una línea en blanco.
•Sob e (en elope): ag egado au omá icamen e al en ia el mensaje y eliminado nada más
ecibi lo, de ahí su ca ac e caduco. Es u ilizado po el p o ocolo SMTP, que explica emos
en el apa ado 1.3.2, pa a la ans e encia del p opio mensaje. Con iene oda la in o mación
13 Mensajes solici ados de ca ác e come cial pe o que casi nunca o nunca son leídos po el ecep o po ecibi se en
g andes can idades o en momen os inopo unos (Wikipedia 2013a).
14 G ey cases. Son mensajes que no quie es, al ez no odos los ecibidos, pe o que quizá ue on solici ados en su
momen o (James B uce 2012). Ejemplos: no i icicaciones dia ias de G oupon, ac ualizaciones de Facebook,
bole ines in o ma i os, lis as de co eos, e c.
15 In e ne Message Fo ma o Fo ma o de Mensaje de In e ne .
16 Las di ecciones de los ecep o es a los que ealmen e se hace el en ío ienen indicadas po el p o ocolo SMTP en el
sob e del mensaje y pueden se comple amen e di e en es a las del campo "To:". Lo mismo ocu e con la del
emiso en el campo "F om:".
18
Figu a 2: Es uc u a p incipal y ejemplo no eal del o ma o de un mensaje de co eo
elec ónico.
Es uc u a
del email
Cabece a
o heade
Cue po
o body
De:
o F om:
Pa a:
o To:
Asun o:
o Subjec :
Fecha:
o Da e:
Da e : F i, 30 Feb 2025 12:34:56 +0100
F om : [email p o ec ed]
To : coo dinado [email protected]
Cc : [email p o ec ed]
Bcc : [email p o ec ed]
Subjec : Re: PFC
Análisis del uso de las Redes Neu onales A i iciales en el diseño
de il os an ispam. Una p opues a basada en A qui ec u as
Neu onales No Supe isadas
necesa ia pa a cumpli con la ansmisión y en ega del mensaje (Klensin 2008): di ección
de co eo del c eado del mensaje (a quién se debe di igi en caso de e o ), di ección de al
menos un ecep o , y pa áme os de en ío opcionales (Chhab a 2005).
1.3.2 P oceso de en ío
El en ío de mensajes de co eo elec ónico (Figu a 3) iene un uncionamien o simila al de
su homólogo, el co eo pos al, en endiéndose las o icinas o es a e as de Co eos como símil de
se ido es de co eo (Mail T ans e Agen , MTA), y los ca e os o mensaje os como símil de Mail
Deli e y Agen (MDA).
En la ac ualidad, es e in e cambio de mensajes de co eo elec ónico en e dos disposi i os
se undamen a en el p o ocolo de ed Simple Mail T ans e P o ocol (SMTP) o P o ocolo pa a la
T ans e encia Simple de Co eo Elec ónico, p oceso que se ealiza a a és del pue o 25. Es
conside ado es ánda o icial de In e ne al eni de inido desde 1982 en la RFC 821, y eno ado en
la RFC 5321 (Klensin 2008). Adicionalmen e y debido a la simpleza de SMTP, pa a la ecepción de
los mensajes ecuen emen e se hace uso de alguno de los siguien es p o ocolos de aplicación:
•POP3: Pos O ice P o ocol o P o ocolo de O icina Pos al, en su e sión 3 (RFC 1939).
Pe mi e ob ene los mensajes de co eo elec ónico almacenados en un se ido de In e ne
emo o a a és de conexiones TCP/IP. A en aja al IMAP en que el núme o de ansacciones
con el se ido de co eo es mucho más educido (no malmen e una inicial pa a desca ga
odos los co eos, lamen ablemen e se ayan o no a lee , más las sucesi as cada cie o
núme o de minu os en ez de la conexión pe manen e de IMAP), o sea, pe mi e modo de
abajo o line.
•IMAP4 e 1: In e ne Message Access P o ocol o P o ocolo de Acceso a Mensajes de
In e ne , en su e sión 4 e isión 1 (RFC 3501). Tiene la misma uncionalidad que POP3
aunque es más complejo debido a que es capaz de: e ique a mensajes, hace uso de
ca pe as, man ene copias de los mensajes en el se ido (en ez de desca ga los y bo a los
de és e, opción po de ec o en POP3), pe mi i conexiones simul áneas a la misma cuen a de
co eo, pe mi i a iso de llegada de co eo nue o inmedia amen e, sólo desca ga cie as
pa es de los mensajes (po ejemplo, igno a los iche os adjun os), busca mensajes con
cie as ca ac e ís icas o palab as cla e, e c.
Seguidamen e explica emos el esquema de en ío ípico en el cual an o el emiso , o
emi en e, como el ecep o hacen uso de un clien e de co eo local (Mail Use Agen , MUA):
1. Ana (emiso ) quie e en ia un mensaje a Bea ( ecep o ). T as edac a lo, lo en ía desde su
MUA al se ido de co eo emo o (no malmen e un MTA) que iene asociado, a a és del
pue o 25, median e el p o ocolo SMTP.
2. Es e se ido de co eo sabe, debido a que iene indicada en el sob e SMTP del mensaje,
que la di ección del ecep o pe enece al dominio “b.com” de o ma que le p egun a al
se ido DNS (Domain Name Sys em o Sis ema de Nomb es de Dominio) de dicho dominio
(“ns.b.com”) po su egis o MX (Mail eXchange eco d o egis o de in e cambio de
co eo), que especi ica cómo debe se encaminado un co eo elec ónico en In e ne al
indica un se ido de co eo esponsable de acep a mensajes pe enecien es al dominio del
ecep o (“b.com”). Es os egis os MX apun an, po un lado, a los se ido es a los cuales
en ían un co eo elec ónico, y, po o o lado, a cuál de ellos debe ía se en iado en p ime
luga , ya sea po p io idad o po balanceo de ca ga.
3. Dicho se ido DNS le esponde con los egis os MX, si los supie a, que lis an los
se ido es de in e cambio de co eo asociados al dominio deseado (“mx.b.com”,
19
denominado MDA en caso de que sea el se ido de co eo inal; MTA en caso con a io).
4. El se ido de co eo SMTP de Ana ya puede manda le al MDA de Bea el mensaje, que es
gua dado.
5. Más adelan e, Bea hace una pe ición de nue o co eo desde su MUA a su MDA, median e el
p o ocolo POP3 (“pop3.b.com”; siendo el mismo o denado que “mx.b.com”) o IMAP.
El p oceso de en ío explicado an e io men e es algo di e en e en caso de u iliza algún
webmail – e.g. Gmail, Ou look.com (an iguo Ho mail), Yahoo! Mail, e c – ya que en los pasos 1 y 5
la comunicación con el se ido de co eo emo o se hace desde el na egado web, a a és del
pue o 80, median e el p o ocolo HTTP17.
17 Hype ex T ans e P o ocol o P o ocolo de T ans e encia de Hipe ex o. Es anda izado po úl ima ez en la RFC
7235 de Junio de 2014, es el u ilizado pa a las ansacciones de la ed in o má ica mundial Wo ld Wide Web
(WWW), usando la ed In e ne como medio de ansmisión.
20
Figu a 3: Esquema explica i o del en ío de un co eo elec ónico. Fuen e: Wikipedia
1.4 Compu ación neu onal
La compu ación neu onal, ambién denominada Redes Neu onales A i iciales (RNA o
ANN18), es una disciplina inspi ada en las Redes Neu onales Biológicas (RNB) del Sis ema
Ne ioso Cen al (SNC)19 de los animales y, más en pa icula , en el ce eb o humano (Kohonen
1988; Basogain Olabe 1998; Gab ielsson y Gab ielsson 2006). P incipalmen e, los in es igado es
de di e sos campos (ingenie ía, iloso ía, isiología y psicología, en e o os) se han cen ado en el
análisis an o de la composición como del uncionamien o de las RNB, de la unidad undamen al
que las con o man (la neu ona biológica20; Figu a 4) y de la in e conexión de dichas neu onas
(sinapsis; Figu a 5). Cabe des aca la labo in es igado a del cien í ico español San iago Ramón y
Cajal a inales del siglo XIX que, po su "Doc ina de la neu ona", ue p emiado con el P emio
Nobel de Fisiología y Medicina de 1906, siendo conside ado como el pad e de la neu ociencia
mode na (San iago Ramón y Cajal 1917).
(Kohonen 1988) de ine las RNA como " edes, in e conec adas masi amen e en pa alelo, de
elemen os simples (no malmen e adap a i os) o ganizados je á quicamen e, las cuales in en an
in e ac ua con los obje os del mundo eal del mismo modo que lo hace el sis ema ne ioso
biológico". P esen an las siguien es ca ac e ís icas p opias del ce eb o (Jain, Mao y Mohiuddin
1996; Basogain Olabe 1998):
•Ap ende : adqui i conocimien o en base a la expe iencia y a la p ác ica. Las RNA pueden
moldea su compo amien o en unción del en o no, ap endiendo median e la a iación
adap a i a de los pesos sináp icos21 (Rumelha , Hin on y McClelland 1986).
•Gene aliza : abs ae lo que es común y esencial a muchas cosas, pa a o ma un concep o
gene al que las comp enda odas. Las RNA son pa cialmen e ole an es a allos (debido a la
exis encia de edundancia), y a uidos, dis o siones e incomple i udes en las en adas.
•Abs ae : sepa a po medio de una ope ación in elec ual las cualidades de un obje o pa a
conside a las aisladamen e. Cie as RNA son capaces de ex ae in o mación implíci a en
los da os.
18 Siglas de la palab a en inglés A i icial Neu al Ne wo k.
19 También exis e el Sis ema Ne ioso Pe i é ico (SNP), el cual es á o mado po ne ios y neu onas que esiden o se
ex ienden ue a del SNC, conec ando és e con los miemb os y ó ganos.
20 Apa e de las neu onas biológicas, en el SNC y SNP ambién exis en las células gliales, mucho más nume osas (a
azón de 50:1) y que a su ez se clasi ican en a ios subg upos. Las células gliales son las enca gadas de da
sopo e (nu ición, de ensa, sos én y aislamien o) a las neu onas además de in e eni ac i amen e en el
p ocesamien o ce eb al al con ola an o la composición iónica como los ni eles de neu o ansmiso es.
21 Funcionamien o homólogo al p esen e en las RNB, en las que el conocimien o eside en las sinapsis.
21
Figu a 4: Pa es de una neu ona biológica.

Gene almen e, las neu onas a i iciales que con o man las RNA se ep esen an
esquemá icamen e como en la Figu a 6, en la cual ambién se elaciona cada una de sus pa es con
la co espondien e, en cuan o a la unción desempeñada, en las RNB. Una neu ona biológica, de las
que exis en muy di e sos ipos y mé odos de clasi icación, es á di idida en es di e en es pa es,
p incipalmen e (Figu a 4):
•Axón: p olongación po la que ansi an los impulsos ne iosos o po enciales de acción
desde el cue po celula hacia la siguien e célula. En las neu onas de las RNA se
co esponde uncionalmen e con la salida.
•Cue po celula : ambién denominado pe ica ion o soma. Con iene al núcleo celula el cual
es á odeado po el ci oplasma de la neu ona. Sin e iza neu o ansmiso es y o o ipo de
moléculas. Ac úa como el umb al y el suma o io de las neu onas a i iciales.
•Dend i as: p olongaciones que ansmi en los impulsos ecibidos desde las neu onas
adyacen es hacia el soma. En can idad a iable y es uc u adas he e ogéneamen e según el
ipo de neu ona. Pod íamos conside a las como las en adas en las neu onas a i iciales.
La co eza o có ex ce eb al es la pa e más ex e na del ce eb o humano y, además, es
conside ada la pa e más in e esan e de es e ó gano dado que es donde se si úan las "habilidades
supe io es" como la memo ia, la a ención, el lenguaje, el pensamien o y la conciencia. En los
humanos es una capa la ga y plana, de ap oximadamen e en e 2 y 3 milíme os de espeso , de
ma e ia g is22. Es á ue emen e ci con olucionada po lo que, si se ex endiese, ocupa ía unos 2200
cm2, ce ca del doble del á ea que ocupa un eclado de o denado (Jain, Mao y Mohiuddin 1996).
Resul a in e esan e, po un lado, analiza las ca ac e ís icas de ambas edes neu onales (Jain,
Mao y Mohiuddin 1996; Gab ielsson y Gab ielsson 2006; Cab e a y Acos a 2011; Eluyode y
Akomola e 2013) (Tabla 1), y, po o o lado, compa a las p opiedades de las RNB con las del
compu ado de Von Neumann o iginal, en el que los o denado es con empo áneos es án basados
(Jain, Mao y Mohiuddin 1996) (Tabla 2).
22 La ma e ia g is es á o mada po neu onas biológicas cuyos axones no es án ecubie os de mielina, al con a io que
en la ma e ia blanca. La mielina iene la unción de aisla los impulsos que eco en el axón (pa ecido a lo que
acaece en los cables blindados o apan allados), aumen ando su elocidad de ansmisión.
22
23
Figu a 6: Pa es de una neu ona a i icial y sus co espondien es en la neu ona biológica.
Figu a 5: Sinapsis eléc ica y química en las neu onas biológicas. Fuen e: www.physics o ums.com
Tabla 1: Ca ac e ís icas de las RNB y de las RNA.
Ca ac e ís icas Redes Neu onales Biológicas Redes Neu onales A i iciales
Conexiones
Exci ación e inhibición
Eléc icas y químicas (sinapsis; Figu a
5)
Alea o ias y en g an can idad (cada
neu ona a o as 103 – 104)
Sólo exci ación
Solamen e eléc icas23
Especi icadas con p ecisión
( a ios ó denes in e io )
P ocesamien o Al amen e pa alelizado
1014 sinapsis
Al amen e pa alelizado
108 ansis o es
Tamaño de la ed 1011 neu onas 102 – 104 neu onas
Velocidad de
p ocesamien o
Va ios milisegundos + e a dos pa a
es abilización química ( ase e ac a ia)
Va ios nanosegundos
Almacenamien o de
la in o mación
En la sinapsis En la ma iz de pesos
Pa es (Figu a 6) Dend i as, cue po (soma, pe ica ion) y
axón
En ada, nodo (unidad, neu ona)
y salida
Señales Moduladas en ecuencia (pulsos) Moduladas en ampli ud
(numé icas)
Ap endizaje Basado en hechos pasados, ajus ando
conexiones sináp icas
Basado en hechos pasados,
ajus ando pesos
Es ilo de
compu ación
Pa alelo y dis ibuido Pa alelo y dis ibuido
Nó ese que, desde hace décadas, la o alidad de las supe compu ado as u ilizan algunas
ca ac e ís icas p opias de las RNB ales como la compu ación dis ibuida y en pa alelo, la memo ia
dis ibuida e in eg ada (memo ias caché) y la g an can idad de p ocesado es (aún así, muchos
ó denes de magni ud in e io al núme o de neu onas biológicas p esen es en el ce eb o24).
23 Nos e e imos a las implemen aciones en ha dwa e (e.g. con VLSI, Dynamic Ring A chi ec u e, se ido es CNAPS
de Adap i e Solu ions, e c) de las RNA, no simuladas median e so wa e (McCa o 1991; Cabes any e al. 1996).
24 Según Top500.o g, has a Sep iemb e 2014 el máximo núme o de núcleos en un supe compu ado en pa alelo es de
3.120.000 en el clús e de o denado es “MilkyWay-2” del Na ional Supe Compu e Cen e en Guangzhou (China).
Cuen a con una memo ia de 1.375 TiB y equie e una po encia de 17,6 MW; 24 MW con ando con la e ige ación.
24
Tabla 2: Ca ac e ís icas del compu ado de Von Neumann o iginal y de las RNB.
Ca ac e ís icas Compu ado de Von Neumann o iginal Redes Neu onales Biológicas
P ocesado
Complejo
Al a elocidad
Uno o unos pocos
Simple
Baja elocidad
G an can idad (1011)
Memo ia
Sepa ada del p ocesado
Localizada
No di eccionable po con enido
In eg ada
Dis ibuida
Di eccionable po con enido
Compu ación
Cen alizada
Secuencial
P og amas almacenados
Dis ibuida
Pa alela
Au oap endizaje
Fiabilidad Muy ulne able Robus o
Habilidades
des acadas
Manipulaciones numé icas y simbólicas P oblemas pe cep i os
Basados en compo amien o
En o no de
uncionamien o
Bien de inido
Bien delimi ado
Pob emen e de inido
Sin es icciones
1.4.1 Clasi icación de Redes Neu onales A i iciales
(Rumelha , Hin on y McClelland 1986; Ál a ez Rome o, Domínguez B i o y Suá ez A aujo
2013) de inen un ma co gene al ( amewo k) con el que ca ac e iza o modela una RNA y que se
compone de los siguien es aspec os:
•Un conjun o de unidades de p oceso y sus espec i as memo ias locales. Pueden se
unidades de en ada, salida u ocul as.
•El es ado de ac i ación de cada una de las unidades de p oceso en un momen o dado. Puede
se con inuo o disc e o y limi ados o no a un cie o ango.
•Una unción de salida pa a cada unidad de p oceso. Usualmen e se a a de una unción
umb al.
•Un pa ón de conec i idad en e las unidades de p oceso, en el que cada conexión iene
acompañada de un peso sináp ico que indica la ue za de la conexión.
•Una egla de p opagación o unción de ed, con la que di undi los pa ones de ac i idades a
a és de la ed de conexiones.
•Una egla o unción de ac i ación, pa a combina las en adas que llegan a una unidad con el
es ado ac ual de dicha unidad pa a luego p oduci un nue o ni el de ac i ación en és a.
•Una egla de ap endizaje, median e la cual pode al e a los pa ones de conec i idad en
base a la expe iencia. Dicha al e ación puede debe se a la c eación, modi icación (a a és
de cambios en los pesos sináp icos) o pé dida de conexiones sináp icas.
•Una ep esen ación del en o no den o del cual el sis ema debe ope a , exis iendo un en o no
de in o mación local y o o global.
Siguiendo es e ma co ca ac e izamos las RNA en los siguien es es ni eles:
•Topología de conexiones: ambién conocido como el modelo de in e conexión en e los
di e en es nodos que componen la a qui ec u a neu onal, ambién aba cando la es uc u a
neu onal (Miikkulainen 2010; Ál a ez Rome o, Domínguez B i o y Suá ez A aujo 2013).
És a se suele desc ibi o malmen e a a és de un g a o o ien ado, co espondiéndose sus
25
especial p ecaución con la elección del núme o de i e aciones y de la unción de ecindad
(Rojas 1999; Bullina ia 2012b), en e o os.
Es ele an e menciona que el algo i mo an e io men e explicado es el conocido po los
nomb es de "secuencial", "inc emen al", "pa ón a pa ón" u "online", en e o os muchos (Fo ,
Le emy y Co ell 2002; Wilson y Ma inez 2003; Gab ielsson y Gab ielsson 2006). Es el
mayo men e u ilizado a ni el académico po su simplicidad. La p incipal di e encia con la o a
a ian e que expond emos a con inuación es que, como hemos is o, los pesos sináp icos se
ac ualizan as la p esen ación de cada ec o de en ada, o dicho de o a o ma, as cada i e ación,
paso o ins ancia.
La o a e sión de algo i mo de ap endizaje es la denominada "ba ch", en la cual los pesos
se ac ualizan as la p esen ación de odos los ec o es de en ada, es deci , as cada ciclo o epoch31,
de ahí que dicho algo i mo sea ambién conocido como en enamien o “basado en epochs”
(Gab ielsson y Gab ielsson 2006). Pa a ello, se acumulan, en una lis a pa a cada neu ona del SOM,
los ec o es de en ada cuya BMU ue a dicha neu ona. Dicha acumulación es empo al has a que
sean inalmen e u ilizadas pa a ac ualiza los pesos al inal de cada epoch. Sob e cada lis a se aplica
la media, o gené icamen e la mediana gene alizada (Kohonen 2001, 2013), eniendo en cuen a la
ecindad a ada en esa epoch. Los nue os pesos se hallan de la mane a señalada en la Eq. 6
(Mikkelsen 2006). Es bas an e común el uso del algo i mo ba ch en casi odos los ámbi os debido a
su apidez de con e gencia, buen hace y capacidad de u iliza da os no ec o iales, a cos a de un
al o consumo de memo ia (Kohonen 2001, 2013).
wj(n+1)= ∑ini⋅hji ⋅xj
∑ini⋅hji
(6)
siendo xj la media de los ec o es de en ada en las lis as ecogidas du an e esa epoch; ni el núme o
de elemen os en la lis a, y ambos suma o ios se aplican sob e la o alidad de las neu onas de la ed.
y que se pod ía mejo a y consegui mayo es abilidad (en muchos campos, el es ado más es able se denomina
"es ado de mínima ene gía"; e Figu a 12).
31 Conjun o ini o de en adas-con-signi icado p esen adas secuencialmen e a la ed. En conc e o, ela i o al
algo i mo en su e sión ba ch, suele conside a se como sinónimo de “ciclo”, es deci , p esen ación de la o alidad
del conjun o de en enamien o a la RNA pa a su ap endizaje, as la cual se aplican las ac ualizaciones en los pesos
acumulados (Wilson y Ma inez 2003). No con undi con “ins ancia” o p esen ación de un único pa ón de en ada.
32
Figu a 12: Es abilidad de los es ados: me aes able (1),
es able o de mínima ene gía (3) e ines able (2 y 4).
1
2
3
4

1.4.3 Medición de la calidad
Hemos implemen ado dos mane as de concebi la medición de la calidad de los
clasi icado es, de las muchas posibles (Villmann, De y Ma ine z 1994a, 1994b ; Villmann e al.
1994; Kaski y Lagus 1996; Ki iluo o 1996; Pölzlbaue 2004; Sokolo a, Japkowicz y Szpakowicz
2006; Ál a ez Rome o, Domínguez B i o y Suá ez A aujo 2013), las cuales se di e encian,
p incipalmen e, en las ca ac e ís icas que miden:
•Calidad del mapa: son independien es de que o iginalmen e exis an e ique as en los da os
u ilizados.
•Rendimien o del clasi icado : no se ían aplicables si no poseyé amos da os e ique ados con
los alo es espe ables y co ec os que los SOM debe ían e o na .
1.4.3.1 Calidad del mapa
Po un lado, pa a ob ene los esul ados expues os a lo la go del Capí ulo 3, an o sob e el
conjun o de en enamien o-ajus e como sob e el de es eo, se han u ilizado las siguien es dos o mas
de medición de la calidad (Wes e lund 2005; U ia e y Ma ín 2005; Sassi 2011) que ya ienen
implemen adas en la SOM Toolbox mencionada:
•E o de cuan ización medio (MQE)32: señala la dis ancia media en e cada ec o de da os y
su BMU. Mide la esolución del mapa. Una con igu ación de SOM con meno MQE puede
se conside ada mejo que o a con un alo mayo .
y luego calculando su media
siendo
d(xi, wxi)
la dis ancia en e el ec o de da os xi y su BMU
wxi
, N el núme o de
ec o es de en ada, y c la can idad de neu onas ganado as.
•E o opog á ico (TE)33: indica la p opo ción de odos los ec o es de da os pa a los cuales
la p ime a y segunda BMU no son unidades adyacen es. Mide la p ese ación de la
opología. Los alo es de uel os es án en el ango [0, 1], conside ándose el alo de 0 como
la p ese ación opológica pe ec a, es deci , la mejo posible.
donde
siendo N el núme o de ec o es de en ada.
Según la documen ación de la SOM Toolbox, ambas medidas dan los mejo es esul ados
cuando el mapa ha sob eajus ado los da os34, lo que suele pasa cuando el núme o de neu onas es
igual o mayo que el núme o de ejemplos de en enamien o, cuando ambién la esolución y la
p ese ación de la opología se con ie en en obje i os con adic o ios.
Si nos a enemos a (Pölzlbaue 2004), MQE puede ácilmen e educi se simplemen e
aumen ando el núme o de nodos de la ed ya que los da os se dis ibuyen más espaciados po el
mapa, pe o ello, no malmen e, iene acompañado del e ec o secunda io indeseado de dis o siona –
e go, empeo a – la opología del mapa, o sea, aumen a el TE. Sob e es a úl ima medida aduce que
no es aconsejable pa a mapas pequeños y, po o a pa e, que se e penalizada cuando el mapa iene
unas dimensiones demasiado e innecesa iamen e g andes pa a el conjun o de da os. De es e au o
32 Del inglés Mean Quan iza ion E o .
33 Del inglés Topog aphic E o .
34 También es ecuen e emplea su e sión inglesa: da a o e i ing.
33
TE =1
N∑
k=1
N
u(xk)
u(xk) =
{
1, si la1ª y la 2ª BMU no son adyacen es
0, en caso con a io
QE =1
N∑
i=1
N
d(xi, wxi)
MQE =1
c∑
j=1
c
QE j
in e imos que, en conjun o, los mejo es esul ados se ob end án cuando la TE ob iene un mínimo
(g á icamen e se ía posiblemen e en una unción cónca a) acompañado po un bajo MQE.
1.4.3.2 Rendimien o del clasi icado
Po o o lado, hemos de menciona el o o conjun o de mé odos de e aluación (B adley
1997) de, usualmen e, clasi icado es bina ios35, más exhaus i o y ealis a que los an e io es MQE y
TE al ene en cuen a las e ique as asociadas con los da os, como ya habíamos mencionado:
•Falsos Posi i os (False Posi i e, FP, alsa ala ma o e o ipo I): cuando co eos legí imos
ue on iden i icados inco ec amen e como no deseados. Es e ipo de e o es es el que se
debe e i a a oda cos a ya que la mayo ía de usua ios no e isan la ca pe a de co eo no
deseado en busca de posibles e o es de clasi icación con co eos elec ónicos que sí
desea ían ecibi (Wiehes 2005). No con undi con los Ve dade os Posi i os (T ue Posi i e,
TP): spam co ec amen e ca ego izado como al.
•Falsos Nega i os (False Nega i e, FN, o e o ipo II): cuando co eos no deseados ue on
clasi icados inco ec amen e como legí imos. En la mayo ía de los escena ios, se puede se
algo más lexible con es a clase de e o es que con los FP, siemp e y cuando se man engan
en bajo núme o (Wiehes 2005). No con undi con los Ve dade os Nega i os (T ue Nega i e,
TN): ham clasi icado como al.
•P ecisión (Wikipedia 2013e, 2014a): o Posi i e P edic i e Value (PPV). Es una medida de
la calidad o la p opo ción de spam co ec amen e iden i icado sob e odos los co eos
elec ónicos que el il o ha señalado como no deseados.
•Sensibilidad (Wikipedia 2013h, 2013e): ambién ecall o T ue Posi i e Ra e (TPR). Mide la
comple i ud, la can idad o la habilidad de iden i ica spam del il o, es deci , la p opo ción
de spam co ec amen e clasi icados como al sob e odos los co eos elec ónicos que sí son
no deseados. Al a sensibilidad lle a apa ejada una a io baja de Falsos Nega i os.
•Especi icidad (Wikipedia 2013e, 2013c): o T ue Nega i e Ra e (TNR). Indica cuán hábil es
el il o en la clasi icación de co eos legí imos. Al a especi icidad a acompañada de una
baja a io de Falsos Posi i os.
•Exac i ud (B adley 1997; Wikipedia 2013e, 2013c): o accu acy. Indica lo ce ca que el alo
medido se encuen a del alo eal, es deci , la acción de co eos elec ónicos
co ec amen e ca ego izados. (Me z 1978; P o os , Fawce y Koha i 1997) no la
ecomiendan, especialmen e si se desconocen la dis ibución de las clases y los cos es de los
e o es, p e i iéndose cu as ROC en al caso.
•Ma iz de con usión (Swe s 1988; Powe s 2011): o abla de con ingencia (Tabla 3).
35 Sis emas que ealizan una clasi icación bina ia o binomial, es deci , sepa an unos elemen os de o os en dos g upos
según cumplan o no cie a p opiedad (Wikipedia 2013c).
34
Exac i ud =TP+TN
TP+FP+TN +FN
P ecisión=TP
TP +FP
Sensibilidad=TP
TP+FN
Especi icidad =TN
TN +FP
Rep esen a isualmen e el endimien o de un clasi icado , siendo las ilas las clases
p edichas o diagnos icadas, y las columnas las clases e dade as o ac uales36. Podemos
a i ma que la mejo clasi icación iene indicada po el cumplimien o simul áneo de las dos
siguien es p opiedades: diagonal p incipal máxima y diagonal secunda ia mínima, es deci ,
la o alidad de las p edicciones ue on co ec as, y nulas las inco ec as. En o ma de
ecuaciones, en el clasi icado pe ec o se cumpli ía, siendo N el núme o de pa ones o
ec o es de en ada:
Tabla 3: Ma iz de con usión o abla de con ingencia: TP, FP, TN y FN.
Ma iz de Con usión CONDICIÓN
PREDICCIÓN
spam ham
spam TP FP
ham FN TN
•F–sco e (Wikipedia 2013e): F1 sco e o F-measu e. Indica la exac i ud de las clasi icaciones
ealizadas, siendo mejo cuan o más ce ca es é es a pun uación de la unidad. (Powe s 2011)
ecomienda u iliza la conjun amen e con o as mé icas ya que és a igno a los TN.
•Cu a ROC37 (Me z 1978; B adley 1997; Duda, Ha y S o k 2001; Fo cada 2003; Wo s e ,
Fan y Upadhye 2006; B own y Da is 2006; Slaby 2007a, 2007b ; Lobo, Jiménez-Val e de y
Real 2008; Ai ola e al. 2009; López e al. 2012; Ind ayan 2012; Ga cía Abad 2012; Ál a ez
Rome o, Domínguez B i o y Suá ez A aujo 2013; Na an 2014; Tape, Uni e si y o
Neb aska Medical Cen e 2014; Sys a So wa e 2015): indica g á icamen e el endimien o
de un clasi icado , siendo el eje Y la sensibilidad y el eje X el FPR38. Es po ello que es
capaz de encapsula oda la in o mación con enida en la ma iz de con usión ya que FN es el
complemen o de TP, y TN es el complemen o de FP (Swe s 1988). El clasi icado se á
mejo 39 cuan o más ce ca pase su cu a ROC al pun o de clasi icación pe ec a en (0, 1).
Dicho pun o – donde su AUC40 es máxima, es deci , ale la unidad – se co esponde con el
que ob end ía el es gold s anda d, ca ac e izado po ca ece an o de FN (100%
sensibilidad) como de FP (100% especi icidad) (Zweig y Campbell 1993). La cu a ROC
se ca ac e iza po se independien e an o de la dis ibución de las clases como de los cos es
de los e o es (P o os , Fawce y Koha i 1997). En la Figu a 13 podemos obse a que el
clasi icado disc e o C' es el mejo de los cua o p esen es y ue cons uido simplemen e
36 Algunos au o es u ilizan la e sión aspues a de dicha ma iz. Ambas se pueden usa indis in amen e po se igual
de álidas.
37 En el campo de la de ección de señales es el ac ónimo de la palab a inglesa Recei e Ope a ing Cha ac e is ic o
Ca ac e ís ica Ope a i a del Recep o , mien as que en aplicaciones gene alizadas lo es de Rela i e Ope a ing
Cha ac e is ic o Ca ac e ís ica Ope a i a Rela i a (Swe s 1988).
38 De False Posi i e Ra e, Ra io de Falsos Posi i os o a io de alsa ala ma.
39 Es a elación ambién es conocida como dominancia i.e. "el clasi icado domina á a o os [...]" (Slaby 2007a).
40 Siglas de la oz inglesa A ea Unde he ROC Cu e, Á ea Bajo la Cu a ROC o, simplemen e, Á ea Bajo la Cu a.
Es á ín imamen e elacionada con el concep o ma emá ico de in eg al, siendo la o ma más sencilla de calcula la a
a és de in eg ación apezoidal (B adley 1997). Puede ene un alo comp endido en el ango
0≤AUC≤1
35
FPR =FP
FP+TN =1−Especi icidad
F−sco e =2·P ecisión · Sensibilidad
P ecisión +Sensibilidad =2·TP
2·TP +FP+FN
TP+TN =N
FP+FN =0
in i iendo las salidas de uel as po el clasi icado , consis en emen e pob e, C (Fawce
2004, 2006 ; Wikipedia 2013 ). El B se si úa sob e la línea de decisión alea o ia o no
disc iminan e.
Cabe menciona que, adicionalmen e, se ha implemen ado un mé odo p opio, sus i u i o del
AUC, que es á undamen ado en la meno dis ancia euclidiana al pun o de clasi icación pe ec a en
(0, 1) aunque se ha p e e ido y dado más impo ancia a los esul ados p o enien es del AUC po se
és a una mé ica muy común en la bibliog a ía consul ada.
1.5 Es ado de la cues ión
El il ado an ispam se puede ealiza en cualquie a de los dis in os ni eles de la je a quía
implicada en la ansmisión de co eos elec ónicos (Wiehes 2005; Wikipedia 2012a):
•Usua ios inales: an o emiso es como ecep o es de los mensajes.
•Adminis ado es de sis emas de co eos elec ónicos.
•Remi en es de co eos elec ónicos (email sende s): g andes emp esas, no malmen e, que se
enca gan de manda los mensajes de los usua ios y clien es den o de su dominio de co eo.
•In es igado es policiales y agen es del o den público.
Es e análisis del es ado de la cues ión, apa ado usualmen e llamado “es ado del a e”41, es á
o ien ado a comp ende los di e en es il os an ispam que se han c eado, las di e en es écnicas
aplicadas, la in o mación sob e la que ealizan dicho il ado, y el g ado de necesidad de
41 Tal y como indica (RAE 2005), se a a de un calco censu able del inglés y deben u iliza se o os é minos como
"es ado/si uación ac ual", "úl imos a ances" o "es ado de la cues ión", según los casos.
36
Figu a 13: Espacio ROC, línea de decisión alea o ia y 4 clasi icado es disc e os: A, B, C y C'.
Fuen e: Wikipedia.
supe isión humana an es y du an e el en enamien o del sis ema. Nos cen a emos en mé odos que
pueden se ú iles pa a los dos p ime os g upos ya que los dos es an es hacen un mejo uso de o as
écnicas (Cab e a y Acos a 2011; Wikipedia 2012a) ales como:
•Pa a los emi en es de co eos elec ónicos: el bloqueo del pue o 25 del p o ocolo SMTP, la
supe ación de umb ales de en ío de mensajes, condiciones de uso y licencias bas an e
es ic i as y poco pe misi as con el spam, y el uso del CAPTCHA42 pa a limi a o alen iza
la c eación de nue as cuen as de co eo.
•Pa a los in es igado es policiales y agen es del o den público: la legislación, las mul as y la
in es igación de las webs publici adas en los spam.
Como e emos a con inuación, los sis emas de il ado an ispam que pueden se u ilizados
di ec amen e po los usua ios inales y po los adminis ado es de sis emas de co eos elec ónicos
se pueden diseña y desa olla a endiendo a di e sos aspec os elacionados bien con la uen e de
in o mación (de la que ob ienen las ca ac e ís icas necesa ias pa a disce ni en e un spam y un
ham), bien con el mé odo de diseño (si exis e o no algún mé odo de ap endizaje au omá ico).
Además de las an e io es écnicas an ispam pa a sendos g upos, exis en o as muchas (Wikipedia
2012a) pe o de las que di ícilmen e se pueden cons ui il os an ispam, de ahí que no se expliquen
en p o undidad, debido a que se basan en:
•Recomendaciones en las acciones de los usua ios: e.g. no hace públicas di ecciones de
co eo, epo a spam, u iliza cuen as de co eo empo ales, e c.
•Reque i el uso de ha dwa e adicional como se ido es ampa o ex emadamen e len os.
•Comp obación de sumas de alidación.
•Chequeo de cie e co ec o de la conexión SMTP median e el comando QUIT (Klensin
2008).
En esumidas cuen as, sólo expond emos los dos siguien es conjun os dis in os, no
disjun os, de o mas en las que los sis emas de il ado an ispam se han desa ollado o
implemen ado: según la uen e de in o mación, y según el mé odo de diseño.
1.5.1 Clasi icación según la uen e de in o mación
Como pudimos e en el apa ado 1.3.1, odo mensaje de co eo elec ónico se compone de
es pa es – sob e, cabece a y cue po – las cuales podemos u iliza como uen e de in o mación
pa a la de ección de spam. Es e g upo podemos di idi lo en es: los que se basan en el con enido
del co eo elec ónico (comúnmen e hacen uso an o de la cabece a como del cue po), la
e oalimen ación del usua io (p incipalmen e sob e el cue po aunque ambién pa es de la cabece a
como la línea del asun o), y la in o mación ela i a al sis ema (p imo dialmen e, hacen uso de los
campos de la cabece a aunque ambién chequean el sob e, y el cue po del mensaje pa a de ec a si
es á acío o si con iene a chi os adjun os).
1.5.1.1 Con enido del co eo elec ónico
Es el más u ilizado y podemos encon a nos con il os que hacen uso de odo el con enido
del mensaje (Co mack y Mojdeh 2009) o, una opción mucho más popula , los que eligen solamen e
algunas ca ac e ís icas, en cuyo caso ealizan un p oceso de selección de és as:
42 Comple ely Au oma ed Public Tu ing es o ell Compu e s and Humans Apa o p ueba de Tu ing Comple amen e
Au omá ica y Pública pa a di e encia O denado es de Humanos; es una p ueba desa ío- espues a u ilizada pa a
de e mina si el usua io es o no humano, usualmen e median e la u ilización de una imagen dis o sionada,
con o mada po un conjun o de ca ac e es de longi ud a iable, mos ada po pan alla.
37

•Basados en i mas de los mensajes y unciones de hash obus as (Kolcz, Chowdhu y y
Alspec o 2004).
•C eación de plan illas:
◦Exis encia de pa es “ancladas”/in a iables (Pi sillidis e al. 2010).
◦Exis encia de campañas o conjun os de spam con simila es ca ac e ís icas y,
no malmen e, mandados en pe íodos de iempo ce canos (Qian e al. 2010).
•Basados en eglas o es s (Mala hi 2011).
•U ilización de mé odos p obabilís icos: esencialmen e usando clasi icado es Bayesianos
(Sahami e al. 1998; SpamBayes 2013).
•Uso de in o mación no ex ual ales como imágenes (Fume a, Pillai y Roli 2006; Gao, Yan y
Choudha y 2009; Wikipedia 2012b).
•Combinaciones de a ios mé odos (Kho si 2007; The Apache SpamAssassin P ojec 2013).
Especial mención al il o CRM114 po ene , en alguna de sus a ian es, un 99,9% de
exac i ud con un a io de alsos posi i os in e io al 6% (Ye azunis e al. 2010).
1.5.1.2 Feedback o e oalimen ación del usua io
En es e subg upo son los p opios usua ios del il o quienes ealizan la clasi icación
manualmen e, no habiendo ap endizaje ni au ónomo ni au omá ico alguno (G aham-Cumming
2006).
Suele se conside ada la écnica más iable y obus a ( undamen almen e an e ocul aciones y
e o es p emedi ados den o del p opio mensaje) pe o algunos es udios, como el an e io ,
demues an que p esen a e o es de clasi icación ce canos al 3%. Ello es debido a la simili ud, en
cie os casos, en e ham y spam (los denominados ha d ham (Ande son 2006)) o a la exis encia de
“casos g ises” (James B uce 2012), donde la ca ego ización iene una g an componen e subje i a.
1.5.1.3 In o mación ela i a al sis ema
Es os clasi icado es se ap o echan, po un lado, de las mayo es di icul ades que ienen los
spamme s an e la modi icación de las cabece as de los co eos elec ónicos, las cuales son poco
p opensas a cambios álidos o di ícilmen e de ec ables en compa ación con el con enido de los
cue pos (Ramachand an y Feams e 2006). Y, po o o lado, de la de ección de iche os adjun os,
especialmen e de ipo imagen o ejecu able, es én o no acompañados de cue pos de mensaje acíos.
Es a opción es bas an e ecomendable pa a los il os a ni el de emi en es de co eos
elec ónicos aunque, y po eso lo hemos incluido aquí, ambién puede se lo pa a los adminis ado es
de sis emas de co eo elec ónico. La azón de es o es que es una me odología con g an capacidad y
e icacia, aún abajando con g andes olúmenes de co eos elec ónicos, especialmen e pa a las dos
siguien es a eas:
•De ección de bo ne s43, siendo un indica i o bas an e iable de su p esencia el aumen o
epen ino e inexplicable del en ío de co eos elec ónicos, siendo ambién de ec ado po el
p opio usua io de la máquina con la alen ización de la misma.
•Fil ado po países o con inen es po que, si no se espe a ecibi mensajes desde cie as
egiones, se ía in e esan e y posible bloquea cualquie mensaje en an e p o enien e de
43 Redes de o denado es zombis, usualmen e de ámbi o in e nacional, las cuales son explo adas no sólo pa a manda
spam sino ambién pa a el lanzamien o de a aques coo dinados con a o as máquinas o sis emas, y pa a la
dis ibución de so wa e noci o o dudoso. Suelen es a con oladas de mane a cen alizada po un usua io
malin encionado y con g andes conocimien os écnicos.
38
és as. Lamen ablemen e, es os bloqueos, muy u ilizados po los p ime os il os an ispam
(Lu us 2006), ya han sido “d iblados” po los spamme s median e el uso de las ya
mencionadas bo ne s. Desde hace años, EEUU y Asia, espec i amen e, son los mayo es
gene ado es de co eos no deseados aunque se de ec a un epun e acusado en algunos países
eme gen es como la India, Vie nam, A gen ina y B asil (T us wa e 2013a).
F ecuen emen e, en es e g upo se u iliza la siguien e in o mación pa a la de ección de spam:
•Campos de los p opios paque es donde se mandan los mensajes de co eo elec ónico
(Ramachand an y Feams e 2006), campos p o enien es de los p o ocolos TCP/IP, UDP,
SMTP, en e o os. Usualmen e se chequean los que incluyen el pue o y la di ección IP,
ambos del emiso , pues o que eso ayuda a oma medidas, sob e odo legales, con a el
spamme .
•Ho as de en ío po que es muy poco ecuen e en ia mensajes a al as ho as de la noche,
máxime si son en g andes can idades. Como ya mencionamos, es o es conside ado como
una p ueba de la pe enencia a una bo ne .
•Inclui iche os adjun os, especialmen e si son ejecu ables, es én o no comp imidos. La
azón es que es os suelen se el ec o de p opagación de o as amenazas ales como i us y
oyanos, los cuales ambién pod ían se u ilizados pa a c ea una bo ne y manda spam.
•Cue pos ca en es de ex o y o mados solamen e po imágenes, es deci , el conocido como
spam basado en imágenes (Wikipedia 2012b). Es e mé odo ue in oducido po los
spamme s pa a so ea los il os, mucho más comunes, basados en con enido ex ual.
Suelen hace uso de algún sis ema OCR44 lo que ha obligado que los spamme s hayan
decidido o usca dichas imágenes pa a con a es a los (Fume a, Pillai y Roli 2006; Gao,
Yan y Choudha y 2009).
1.5.2 Clasi icación según el mé odo de diseño
Es a ca ego ía se basa en la necesidad o no de eque i ayuda del usua io pa a la
clasi icación de ham y spam o, dicho de o a o ma, en necesi a o no la exis encia de algún mé odo
de ap endizaje au omá ico.
1.5.2.1 Manuales
Fáciles de implemen a ya que, a g andes asgos, se a a de u iliza g andes lis as de eglas
pa a il a los co eos. En dichas lis as se dis inguen dos ipos, whi elis s y blacklis s, las cuales se
di e encian en que en las p ime as se acep a un co eo elec ónico si el nomb e, la di ección de
co eo elec ónico y la IP del emi en e es á gua dada en és as (Golbeck y Hendle 2004), mien as
que en las blacklis s, se echaza dicho co eo elec ónico si así acaecie a (Ramachand an y Feams e
2006). En es a in es igación se aduce que las blacklis s e án me mada su e icacia en el u u o
pues o que han de ec ado que los spamme s comienzan a u iliza las IP du an e pe íodos de iempo
muy co os. Ambos mé odos son habi ualmen e u ilizados po los adminis ado es de co eos
elec ónicos y, a mayo escala, ambién po los emi en es de co eos elec ónicos. Según
(E ickson, Casado y McKeown 2008), ienen un bajo núme o de alsos posi i os y alsos nega i os,
meno es al 1% en ambos casos, pese a que, a p io i, pod íamos pensa que debie an ene meno
e icacia po su baja elocidad de adap ación an e cambios, al ca ece de sis emas de ap endizaje
basados en con enido.
44 Op ical Cha ac e Recogni ion o Reconocimien o Óp ico de Ca ac e es, p oceso lle ado a cabo a a és de la
iden i icación au omá ica de símbolos o ca ac e es, que pe enecen a un de e minado al abe o, den o de una
imagen. Su uso más ecuen e es en la digi alización de ex os, desde e is as has a ma ículas de ehículos.
39
Un mé odo simila pe o con mejo es pe spec i as debido a que hace uso de más in o mación
disc imina o ia es el de g eylis s (Wikipedia 2013d). En és e se combina una whi elis con un
echazo empo al de los mensajes cuya iple a [IP del emiso – di ección de co eo del emi en e –
di ecciones de co eo de los ecep o es] no se encuen e den o de dicha lis a. Ello obliga a un
een ío del mensaje po pa e del emi en e. P esupone que los se ido es de co eo legí imos lo
ol e án a in en a en ia mien as que los spamme s no, debido al cos e en iempo y ecu sos.
Lamen ablemen e, es e mé odo puede se ácilmen e sob epasado po los spamme s median e
modi icaciones de los paque es TCP/IP o po o uscación de la di ección del emi en e.
1.5.2.2 Basados en écnicas de ap endizaje au omá ico
Son écnicas que pe mi en a una máquina ap ende po sí misma median e la gene alización
de compo amien os a pa i del suminis o de in o mación no es uc u ada (ejemplos de en ada).
Es deci , la máquina induce conocimien os con mínima o nula ayuda humana. Dicha gene alización
se ealiza a a és de la con ucción de modelos con los que luego ealiza p edicciones o oma
decisiones.
Sin luga a dudas, el más común en la ac ualiadad (Duda, Ha y S o k 2001; Guzella y
Caminhas 2009). En es e g upo los il os ap enden en base a unos conjun os de en enamien o,
pa a luego comp oba la calidad del diseño y pone en p ác ica sus conocimien os an o en e a
conjun os de alidación o ajus e como en e a conjun os de es eo45, espec i amen e (Kelle 2003;
Bo o icka e al. 2012; Ka ahoca 2012). De es os subconjun os (Figu a 14), el de ajus e- alidación
puede ene a ios usos pues o que, en el caso de écnicas supe isadas, se emplea pa a e i a su
sob een enamien o46, mien as que con no supe isadas, es o no se da. En al caso, es e
subconjun o si e p incipalmen e pa a ajus a y mejo a la op imización de los pa áme os de la ed.
Figu a 14: Di isión del conjun o o iginal en es subconjun os: en enamien o, ajus e y es eo.
Pos e io men e y en caso de que se u ilicen da os simulados, que no es el caso de es e
p oyec o pues o que los da os son eales, se les suelen p esen a conjun os desconocidos más
ex ensos o, di ec amen e, si ua los en en o nos “ eales” con el in de que puedan lle a a cabo un
p oceso de gene alización (Ál a ez Rome o, Domínguez B i o y Suá ez A aujo 2013).
A con inuación indicamos algunas de las di e sas ca ego ías en las que se puede subdi idi
es e g an g upo (Haykin 1999; Duda, Ha y S o k 2001). En nues o caso, nos hemos basado en la
45 Pa a dichos es subconjun os de da os ambién es común u iliza la nomencla u a en inglés: aining se , alida ion
se y es ing se , espec i amen e.
46 También es ecuen e emplea su e sión inglesa: o e aining.
40
necesidad o no de in e acción humana du an e el e ique ado de los da os, es deci , en la can idad de
da os e ique ados de guía eque idos du an e el ap edizaje. Con ello, en dicha subdi isión
ob enemos las siguien es es ag upaciones: supe isados, no supe isados, y semisupe isados o
híb idos. Po úl imo, podemos dis ingui den o de cada una de és as e siones an o neu onales
(basadas en algún ipo de RNA, como el SOM) como no neu onales (usualmen e, mé odos
es adís icos e.g. bayesiano).
1.5.2.2.1 Supe isados
Es a clase de il os se basan en el uso de un conjun o de en enamien o con o mado po
pa es da o-e ique a, siendo la e ique a el alo espe ado y deseable que debe de ol e el il o. En
el il ado an ispam ecuen emen e es co eo elec ónico-e ique a, donde la e ique a puede ene un
alo indicado de spam, ham o, en cie os casos indecisos, "caso g is" (James B uce 2012). Dicha
e ique a hab á sido de inida au omá ica o manualmen e, siendo es o úl imo un p oceso bas an e
engo oso y cos oso empo almen e. Luego, el il o debe á clasi ica ejemplos nue os, que ca ecen
de e ique a.
Den o de es a clase se pueden dis ingui in es igaciones que hacen uso de los siguien es
clasi icado es, siendo el bayesiano el único no basado en una Red Neu onal A i icial:
•Bayesiano, es o es, es á basado en el eo ema p obabilís ico de Bayes. Es el más popula ,
an o en can idad de aplicaciones (SpamBayes 2013; The Apache SpamAssassin P ojec
2013) como en núme o de in es igaciones lle adas a cabo (Sahami e al. 1998; Ga cia,
Hoepman y Van Nieuwenhuizen 2004; Luo y Zinci -Heywood 2005; Mala hi 2011). Po
ello, es el más a acado po los spamme s median e écnicas como el Bayesian poisoning47
(Pos ini 2004; Wi el y Wu 2004; Lowd y Meek 2005; Sp enge s y Heskes 2009).
•SVM (D ucke , Wu y Vapnik 1999; Vapnik 1999; Gamme man, Vo k y Vapnik 2013). La
SVM in en a cons ui un hipe plano48 con el in de sepa a los ejempla es en cie o núme o
de clases dada una unción ke nel, conside ándose que es a ca ego ización es mejo cuan o
mayo sea el ma gen49. Ha sido obje o de muchas in es igaciones, sob e odo desde los años
90, de las que se pueden conclui que la SVM es un buen mé odo, bas an e dependien e de la
unción ke nel que se use (Chhab a, Wadh ani y Shukla 2010) y cosechando mejo es
esul ados cuando se combinan a ios de ellos con una es a egia de o ación, educiéndose
los alsos posi i os y los e o es de clasi icación (Blanco, Ricke y Ma ín-Me ino 2007).
•El pe cep ón50 no suele se an común en los il os an ispam ac uales (F eund y Schapi e
1999; Cla k, Kop inska y Poon 2003; Sculley, Wachman y B odley 2006; Ku andi imbwa y
Go o a 2012) como lo es en o os ámbi os como el académico, el econocimien o de
esc i u a a mano o la de ección de bo des. La p incipal azón de es a meno di usión pod ía
se , apa e de su simpleza, la p eponde ancia de los clasi icado es bayesianos y SVM.
•LVQ: (Chuan e al. 2005) ha es udiado la e sión híb ida de es a RNA, en es e caso
p ep ocesando los da os median e in o mación mu ua, explicada en el capí ulo 2 (no a al pie
20, página 21). Es os au o es a i man que el LVQ cuen a con buenas capacidades de
de ección de spam (96,20% de F-measu e, con 98,97% de p ecisión y 93,58% de
sensibilidad) en compa ación con o os mé odos supe isados, siemp e que se ealice un
47 Adición de palab as alea o ias o ípicas de ham a los mensajes de spam con el in de deg ada la e ec i idad de los
il os bayesianos al aumen a an o los alsos nega i os como los alsos posi i os (Wikipedia 2013b).
48 Ex ensión del concep o de plano a espacios con más de es dimensiones. Es un subespacio con una dimensión
menos que el espacio donde se encuen a, es deci , sepa a un espacio en dos semiespacios (Weiss ein 2014).
49 Dis ancia en e el hipe plano y el ejempla más ce cano de cualquie a de las clases.
50 RNA simple que solamen e es capaz de esol e p oblemas linealmen e sepa ables. Su e sión mejo ada,
pe cep ón mul icapa con ap endizaje Backp opaga ion, sí iene esa capacidad ya que és e sí cuen a con unción de
ac i ación no lineal.
41
de ham y spam. La composición de cada uno de es os conjun os puede e se en la Tabla 5.
En es e cue po los mensajes de ham p o ienen de la ya mencionada e sión p ep ocesada de
(Bekke man 2013), seleccionando solamen e los p o enien es de los 6 usua ios de En on
siguien es: “ a me -d”, “kaminski- ”, “ki chen-l”, “williams-w3”, “beck-s” y “lokay-m”61.
Po o o lado, los mensajes de spam los ob u ie on de 4 uen es dis in as (las siglas se
u ilizan en la Tabla 5 jun o a los nomb es de usua io an e io es): mensajes no deseados
ecibidos po Geo gios Paliou as (GP), uno de los au o es; la colección his ó ica de spam de
B uce Guen e (BG) (Guen e 1998); el cue po de SpamAssassin, ya comen ado, y,
inalmen e, el p oyec o Honey Po (Unspam Technologies, Inc 2004). Las siglas SH son
u ilizadas en aquellos conjun os de mensajes cuyo spam p o iene de es as dos úl imas
uen es: SpamAssassin y Honey Po . De es e cue po de co eos elec ónicos es án
disponibles dos e siones:
◦Ve sión sin p ep ocesa : denominada aw (c uda, en b u o, pu a o sin edi a ) en la
que sólo se han eliminado los mensajes con i us, los ham en iados a sí mismo po
el dueño del co eo (es deci , la di ección apa ece en los campos “To:”, “CC:” o
“BCC:” de la cabece a del co eo elec ónico), y los spam que usan ca ac e es no
la inos (po se demasiado áciles de dis ingui como spam).
◦Ve sión p ep ocesada: basada en es a an e io en la que, además, han sido eliminadas
odas las e ique as HTML y las cabece as de los mensajes, man eniéndose
únicamen e el cue po y la línea de asun o.
Pa a nues o es udio hemos elegido es e úl imo cue po, combinación de a ios, en su e sión
p ep ocesada, an o po que cuen a con mensajes de spam ecien es y gené icos como po que es
g a ui o y de lib e acceso. El hecho de que se haya elegido la e sión p ep ocesada del mismo en
ez de la e sión aw e e i á en simpli ica la e apa de p ep ocesado, de suma impo ancia en el
diseño del sis ema p opues o. Conc e amen e, hemos o mado un subconjun o de la ci ada e sión
combinando únicamen e las ca pe as “En on1” y “En on5” (Tabla 5) con el in de:
•Balancea el cue po de mane a que engamos ap oximadamen e la misma can idad (e go
a io 1:1) de ham que de spam: 5172 y 5175, espec i amen e.
•U iliza an o spam ob enido median e honeypo s62 y spam aps63 (colecciones SH y BG,
sólo u ilizada la p ime a de és as po es a p esen e en “En on 5”) como spam ecibido po
ías no males (conjun o GP, disponible en “En on 1”).
•Reduci el núme o de co eos elec ónicos con los que abaja e go simpli ica el modelo,
acele a su ap endizaje y educi el amaño de los iche os c eados. Aún así, es a educción
man iene, al mismo iempo, un conjun o an o a iado y ep esen a i o de co eos como lo
su icien emen e amplio pa a abaja adecuadamen e con el pa adigma de la compu ación
neu onal.
cocien e
a/b
Ej.: un a io 1:3 de ham y spam indica que po cada ham hay 3 spam, es deci , exis en 3 eces
más can idad de spam que de ham.
61 Es deci , se ha dejado ue a de es e cue po, po mo i os desconocidos, el conjun o de mensajes del usua io
“sande s- ”, que sí es á en e los 7 empleados de En on del cue po de (Bekke man 2013) en el que se basa.
62 T ampa diseñada pa a a ae , de ec a , des ia y con aa aca usua ios malin encionados simulando se sis emas
ulne ables o débiles an e a aques. Pueden se da os, p og amas, disposi i os ísicos o incluso edes.
63 Tipo especial de honeypo dedicado a la cap u a de co eo no deseado. Se basa en la publicación en la Red de
di ecciones de co eo elec ónico que es án o bien ocul as a los usua ios humanos (Ej.: ma cada como no isible o
con igual colo que el ondo den o del código HTML) o bien cuya di ección indica cla amen e que no se debe
en ia nada o que no se con es a nunca desde ella (e.g. no- eply@dom inio . es, [email protected]...). Sin
emba go, dichas di ecciones sí son accesibles pa a los mo o es de búsqueda o pa a los ha es e s ( ecolec o es de
di ecciones de co eo elec ónico) de los spamme s (S inghini e al. 2014).
48

Tabla 4: Reposi o ios de co eos elec ónicos públicos, disponibles lib e y g a ui amen e.
Reposi o io Núme o de
mensajes
Núme o de
spam
Núme o de
ham
Sa ah's Inbox ≈ 14.000 N/A64 N/A
Ling-spam (And ou sopoulos, Kou sias, Chand inos,
Paliou as, e al. 2000; Cla k, Kop inska y Poon 2003;
Schneide 2003; Luo y Zinci -Heywood 2005)
2.893 481 2.412
PU1 (And ou sopoulos, Kou sias, Chand inos y
Spy opoulos 2000; Cla k, Kop inska y Poon 2003;
Schneide 2003)
1.099 481 618
PU123A (And ou sopoulos, Paliou as y Michelakis
2004)
7.101 4.081 3.020
Spambase (Hopkins e al. 1999) 4.601 1.813 2.788
TREC 2005 (Mojdeh 2012; Chhab a, Wadh ani y
Shukla 2010; Mojdeh y Co mack 2008)
92.189 52.790 39.399
TREC 2006 (Co mack y Mojdeh 2009) 37.822 24.912 12.910
TREC 2007 (Mojdeh 2012; Mojdeh y Co mack 2008) 75.419 50.199 25.220
SpamAssassin (Pi sillidis e al. 2010; Chuan e al. 2005;
Kho si 2007; Ga cia, Hoepman y Van Nieuwenhuizen
2004; Ande son 2006; Mojdeh y Co mack 2008)
6.047 1.897 4.150
En on Email (Klim y Yang 2004; Padhye y Pede sen
2006a, 2006b ; Pi sillidis e al. 2010; Chhab a,
Wadh ani y Shukla 2010; Mojdeh 2012; Cohen 2013)
619.446 N/A N/A
Combinación de a ios (Me sis, And ou sopoulos y
Paliou as 2006a, 2006b)
33.716 16.545 17.171
Tabla 5: Conjun o de da os seleccionado. Se han des acado en neg i a los dos subconjun os de
co eos elec ónicos que con o ma án el de nues a in es igación, nues o cue po de da os.
Nomb e de la ca pe a /
conjun o de mensajes
O igen
(ham + spam)
Can idad
(ham:spam)
Pe íodos ham Pe íodos spam
En on1 a me -d + GP 3672:1500 12/1999 - 01/2002 12/2003 - 09/2005
En on2 kaminski- + SH 4361:1496 12/1999 - 05/2001 05/2001 - 07/2005
En on3 ki chen-l + BG 4012:1500 02/2001 - 02/2002 08/2004 - 07/2005
En on4 williams-w3 + GP 1500:4500 04/2001 - 02/2002 12/2003 - 09/2005
En on5 beck-s + SH 1500:3675 01/2000 - 05/2001 05/2001 - 07/2005
En on6 lokay-m + BG 1500:4500 06/2000 – 03/2002 08/2004 – 07/2005
2.2 Sis ema in eligen e pa a la de ección de spam
64 N/A: en la Tabla 4 end á el signi icado de No A ailable, es deci , No Disponible.
49
El sis ema de il ado an ispam que hemos p opues o en es e abajo cons a de dos e apas
bien di e enciadas y que son aplicadas en el o den expues o en la Figu a 15:
1. E apa de p ep ocesado: la hemos cons uido en base, po un lado, a las mé icas TF, IDF e
ICF y, po o o lado, a la exis encia de ca ego ías emá icas en los spam. Tan o es a e apa en
sí como las an e io es mé icas se án explicadas más p o undamen e en el apa ado 2.2.1.
La impo ancia de es a e apa adica en que acele a y acili a la consecución de la siguien e.
50
Figu a 15: Esquema del sis ema in eligen e pa a la de ección de spam.
Co eos elec ónicos
(o iginal)
E apa de P ep ocesado
E apa de P ocesado
13
Palab as
ponde adas
Co eos elec ónicos
( inal)
TF, IDF & ICF
Ca ego ías de
Palab as (13)
Capa de
en ada
Vec o
de
da os
Mapa de ca ac e ís icas
Pesos
Neu onas
2. E apa de p ocesado: basada en los mencionados mapas au oo ganizados, edes de Kohonen
o SOM. Expond emos el diseño de es a e apa en el apa ado 2.2.2 (escue amen e ya que se á
explicado y jus i icado en p o undidad al comienzo del Capí ulo 3), cuyos esul ados se án
p esen ados en el siguien e capí ulo.
2.2.1 E apa de p ep ocesado
El p ep ocesado es una e apa muy impo an e (Ho old 2005; Ko sian is, Kanellopoulos y
Pin elas 2006; Guzella y Caminhas 2009; Zhang 2012) – e, incluso, c í ica (Ál a ez Rome o,
Domínguez B i o y Suá ez A aujo 2013) – pa a el ap endizaje de cualquie ipo de RNA,
especialmen e las elacionadas con el ap endizaje no supe isado. Ello es debido a la necesidad de
ob ene in o mación an o de mayo calidad como, usualmen e, en meno can idad que la o iginal,
que suele se ca ac e izada como incomple a, uidosa e inconsis en e. Algunas de las écnicas
u ilizadas pa a dispone de in o mación con las dos ca ac e ís icas indicadas son:
•Pa a que sea de mayo calidad: limpieza de la in o mación, selección o ex acción de las
ca ac e ís icas más ele an es, no malización de los da os, ans o mación de los da os, e c.
•Pa a que sea en meno can idad: educción de dimensiones, disc e ización de los da os...
Comenza emos explicando el p ep ocesado aplicado en o as in es igaciones pa a,
pos e io men e, hace lo p opio con el desa ollado en es e p oyec o.
2.2.1.1 O os au o es
Ac ualmen e, las in es igaciones sob e il os an ispam han u ilizado di e en es mé odos de
p ep ocesamien o de sus espec i os cue pos de co eos elec ónicos. Debemos des aca , debido a
su elación con nues o p ep ocesado, dos abajos (V usias y Golledge 2009a, 2009b), ambos
basados en el p oduc o de las siguien es dos mé icas, en sus o mas no malizadas:
•Wei dness: indica la a eza del oken65. Compa a la ecuencia de cie o oken en el dominio
de spam en e a la que iene en el BNC66, eniendo un mayo alo cuan o menos ecuen e
es ese é mino en el lenguaje común.
•TF*IDF67: es mayo cuan o más ecuen e es un é mino en un documen o pa icula pe o
in ecuen e conside ando odo el conjun o de documen os.
El p oduc o de ambas mé icas indica el g ado de spaminess68, R en la Fó mula 7, de cie o
oken .
R =wei dness × ∗id
(7)
Po una pa e, el alo de wei dness del oken de spam, éase la Fó mula 8, se calcula
como el cocien e de, po un lado, la di isión de la ecuencia S de dicho oken con el núme o o al
de ecuencias de okens NS (en el conjun o de spam) y, po o o lado, de la di isión de la ecuencia
65 En el p esen e documen o, el é mino " oken" se á sinónimo de "palab a", a no se que se indique o a cosa.
66 B i ish Na ional Co pus (B igham Young Uni e si y 1994). Es una colección de algo más de 1 millón de palab as
inglesas de di e en es uen es, o ales y esc i as, que si e de mues a de dicho idioma.
67 Te m F equency * In e se Documen F equency o F ecuencia del Té mino * In e sa de la F ecuencia del
Documen o.
68 Indica la p obabilidad ela i a de que algo ( oken, co eo elec ónico, comen a io...) sea spam. An ónimo de
haminess o cuán p obable es que es é elacionado o sea conside ado como ham.
51
BNC del oken con el núme o o al de ecuencias de okens NBNC (en el conjun o gené ico del BNC).
wei dness S=
S
N S
BNC
N BNC
(8)
Po o a pa e, el alo de la TF*IDF del oken de spam, al y como iene indicado en la
Fó mula 9, es ob enido median e el cocien e de la ecuencia de dicho é mino S (TF) y de la suma
de ecuencias de cada oken en el conjun o de spam y ham S,H (IDF).
∗id S=
S×log2(N
n
)
√
∑
1
S , H
( S, H×log2(N
n
))
2
(9)
La p incipal di e encia en e ambos abajos de los mismos au o es es que (V usias y
Golledge 2009a) u iliza el op 500 de okens de spam con lo que el ec o , bina io, de en ada iene
501 a ibu os: 500 pa a spam más uno adicional pa a indica la p esencia de okens de ham. En
cambio, (V usias y Golledge 2009b) usa muchos menos (26 a ibu os: 25 pa a spam además de uno
con la misma inalidad que en el abajo an e io ) pa a educi el iempo de ap endizaje y el
consumo de ecu sos. Cada uno de esos 25 a ibu os es á con o mado po una ag upación de okens
de spam, en can idad a iable den o de cada ag upación, o denados según un anking de spaminess
(R en la Fó mula 7). Es común la p esencia de okens con bajo anking an o en spam como en
ham. Cada uno de esos a ibu os indica la p opo ción – po an o, aho a el ec o ya no es bina io
sino con alo es comp endidos en e 0 y 1 – de okens den o de esa ag upación p esen es en el
co eo elec ónico. Dicho anking de spaminess iene dado po el p oduc o del wei dness con la
TF-IDF, es deci , po R según la Fó mula 7.
Po o a pa e y ela i os al uso de ca ego ías o clases, son de g an in e és es abajos
elacionados con la TF*ICF69 pa a la clasi icación de ex os (Le na ee y Thee amunkong 2004;
Rong Jin, Joyce Y. Chai y Luo Si 2005; Wang y Zhang 2013). Es a ele ancia pa a nues o
p oyec o se debe a la exis encia de ca ego ías de palab as po lo que iene mayo sen ido u iliza la
ICF y no la IDF pa a la a enuación70 de las TF de las palab as en el cálculo de sus pesos. La azón
de ello es que la ICF es ela i a al núme o de ca ego ías en las que apa ece una palab a y no al de
documen os, como en el caso del IDF. La u ilización de la ICF se basa en la siguien e suposición
(Wang y Zhang 2013): "a meno can idad de ca ego ías en las que apa ece cie o oken, mayo
pode de disc iminación end á és e en la ca ego ización de ex os", es deci , la ICF a o ece los
é minos a os a enuando los más comunes a ni el de ca ego ía o clase, en ez de a ni el de
documen os como ocu e con IDF.
Uno de es os abajos, (Le na ee y Thee amunkong 2004), p opone la combinación de IDF
e ICF en la o ma TF*IDF*ICF. Además, de ine es unciones di e en es pa a calcula la ICF
( éanse las Fó mulas 10 a 12).
69 Te m F equency * In e se Ca ego y F equency o F ecuencia del Té mino * In e sa de la F ecuencia de la
Ca ego ía. También, la C en la ICF puede se ela i a a una clase en ez de a una ca ego ía.
70 En iéndase "a enuación de la ecuencia de un é mino" como " educción de su pode de disc iminación".
52
ICFLoga =log(
|
C
|
)
(10)
ICFLinea =
|
C
|
(11)
ICFSq =
√
|
C
|
(12)
donde C es el núme o o al de ca ego ías o clases, y , la ecuencia o can idad de eces que
apa ece el oken en cie a ca ego ía o clase.
Po o o lado, en la Tabla 6 y Tabla 7 podemos obse a , espec i amen e, los mé odos de
selección de ca ac e ís icas, y las dimensiones de los ec o es de en ada a las edes, u ilizados en
o as in es igaciones. Más aún, de los abajos indicados en la Tabla 7 podemos ex ae como
conclusión que una mayo can idad de a ibu os implica mejo clasi icación en RNA Supe isadas –
mejo a desp eciable dado el mayo cos e compu acional según (Me sis, And ou sopoulos y
Paliou as 2006a) – no cumpliéndose necesa iamen e con RNA No Supe isadas, más dependien es
de la calidad de los p opios a ibu os que de su can idad.
Tabla 6: Mé odos de selección de ca ac e ís icas u ilizados po o os in es igado es.
Mé odo de selección de ca ac e ís icas In es igado es
IG71 o MI72 (D ucke , Wu y Vapnik 1999; And ou sopoulos,
Paliou as, Ka kale sis, Sakkis, e al. 2000; Cla k,
Kop inska y Poon 2003; Schneide 2003; Kolcz,
Chowdhu y y Alspec o 2004; Luo y Zinci -
Heywood 2005; Ho old 2005; Chuan e al.
2005)
TF*IDF (Cla k, Kop inska y Poon 2003; V usias y
Golledge 2009b, 2009a ; Qian e al. 2010)
n-g amas de palab as73 (Ho old 2005)
Ra eza o alienness74 (Na isawa e al. 2007)
Va ianza75 (Cla k, Kop inska y Poon 2003)
DCE76 (Uemu a, Ikeda y A imu a 2008)
71 In o ma ion Gain o Ganancia de In o mación; p opiedad es adís ica que mide cómo clasi ica ese a ibu o a los
ejemplos. Se calcula de e minando la di e encia en e la en opía del conjun o de da os de pa ida y la suma
ponde ada de las en opías una ez di idido el conjun o de ejemplos:
72 Mu ual In o ma ion, In o mación Mu ua o ansin o mación; mide la educción de la ince idumb e de una a iable
debido al conocimien o de o a, ambas alea o ias. Se puede calcula como la di e encia en e la en opía de la clase
A y la en opía condicional de A ( espec o del a ibu o B):
73 Subsecuencia de n elemen os ( onemas, le as, palab as, e c) de una secuencia esc i a u o al dada.
74 Indica cuán di e en e es un mensaje con espec o a o o en é minos de longi ud, amaño y maximin (di e encia
53

Tabla 7: Dimensiones de los ec o es de en ada a la ed u ilizadas en o os abajos.
Dimensión de los ec o es de en ada T abajos
26 (V usias y Golledge 2009b)
50-700, con pasos de 50 (And ou sopoulos, Paliou as, Ka kale sis,
Sakkis, e al. 2000)
50-750, con pasos de 100 (Luo y Zinci -Heywood 2005)
100 (Chuan e al. 2005)
256 (Cla k, Kop inska y Poon 2003)
501 (V usias y Golledge 2009a)
50-5.000, con pasos de 50 (Schneide 2003)
500, 1.000 ó 3.000 (Me sis, And ou sopoulos y Paliou as 2006a)
500-4.000 (Ho old 2005)
1000, +6.570 ó +7.450 (D ucke , Wu y Vapnik 1999)
2.2.1.2 P ep ocesado híb ido
El p ep ocesado que hemos desa ollado es híb ido pues o que combina una e apa manual
con o a au omá ica. Seguidamen e expond emos los obje i os de nues o p ep ocesado y
explica emos las ca ac e ís icas del mismo, incluyendo las es ases que con o man ambas e apas.
2.2.1.2.1 Obje i os
Los obje i os de nues o p ep ocesado son idén icos al de o os p ep ocesados (Ko sian is,
Kanellopoulos y Pin elas 2006; Zhang 2012):
•Reduci la dimensionalidad del ocabula io, es deci , dispone de meno núme o de
palab as con el in de acili a y acele a el ap endizaje de la RNA.
•Ponde a las palab as de mane a que sólo u ilicemos las que engan mayo impo ancia77,
desechando an o las palab as más comunes (s op wo ds) como las que apa ezcan muy
pocas eces.
2.2.1.2.2 Ca ego ías de palab as
Nues o p ep ocesado es á basado en la p emisa de que en los spam exis en di e sas
ca ego ías emá icas (Wang, I ani y Pu 2013; T us wa e 2013a, 2013b ; Mala hi 2011; V usias y
en e la longi ud de un ep esen an e y la del elemen o mínimo más la go de la clase equi alen e, indicando cuán o
se puede aco a el ep esen an e y que siga pe eneciendo a la misma clase equi alen e).
75 Mide la dispe sión de un conjun o de da os y se calcula como la espe anza o alo espe ado del cuad ado de la
di e encia en e dicha a iable y su media a i mé ica o p omedio:
76 Documen Complexi y Es ima ion o Es imación de la Complejidad del Documen o; algo i mo p obabilís ico que
calcula la simili ud – as p oduci se posibles mu aciones (cambios alea o ios de le as en un documen o), c osso e
(in e cambios alea o ios de pa es en e a ios documen os) y ensalada de palab as ( eemplaza un conjun o
alea o io de palab as de una o ación con los de o a ob eniendo una nue a g ama icalmen e co ec a pe o ca en e de
sen ido) – en e un documen o y cie a spam seed (semilla de spam) de mane a que pa ezcan copias impe ec as.
77 En iéndase como "las palab as con mayo pode disc iminado ".
54
Golledge 2009b, 2009a ; Chuan e al. 2005; Chhab a 2005; Sahami e al. 1998), e go, en base a ello
se ía ac ible su de ección y di e enciación con espec o al ham.
Tal y como podemos obse a en la Tabla 8, hemos seleccionado 13 ca ego ías de spam o
ham p esen es en el cue po elegido. Es as ca ego ías ambién pueden se , po un lado, clasi icadas
isualmen e, ipo semá o o, según su g ado de spaminess, y, po o o lado, ex apolables a cualquie
o o cue po al y como se deduce de la Tabla 9.
El núme o de palab as den o de cada ca ego ía, como es de espe a , no es idén ico,
can idades que a ían en e 20 y 4.500. Con es e p ep ocesado conseguimos educi la
dimensionalidad en a ios ó denes de magni ud, consiguiéndose que la selección del cue po
analizado – conjun os de co eos “En on1” y “En on5” comple os al y como se indicó en la Tabla 5
– solamen e con enga 66.650 palab as di e en es, de amaño mayo a 2 ca ac e es.
Tabla 8: Clasi icación isual ipo semá o o de las 13 ca ego ías de palab as según su g ado de
spaminess.
Colo semá o o Signi icado Ca ego ías de palab as
ROJO
Mayo spaminess
&
Meno haminess
Sexo/Relaciones
Medicina/D ogas/Cue po
Apues as/Aza /Adi inación
Banca/In e siones/Segu os/Comp a-Ven a
Enlace/Co eo elec ónico
O os idiomas
O uscación (mal esc i os a p opósi o)
ÁMBAR Casos g ises
(James B uce 2012)
Negocios/Emp esa/Gobie no
In e ne /Tecnología
VERDE
Meno spaminess
&
Mayo haminess
Documen os/T ámi es
Nomb es/Familia
Tu ismo/Regiones
Fiche o adjun o
Cabe menciona con mayo de alle algunas de las ca ego ías de palab as an e io es:
•“O uscación”78: ambién bas an e, sino la más, indicado a de spam ya que los spamme s
in en an ocul a las palab as con el in de di icul a la labo a los il os an ispam,
especialmen e a los basados en Bayes (Wikipedia 2013a), con el iesgo, y ob ia des en aja,
de que el mensaje sea poco o nada comp ensible pa a el usua io inal.
•“Adjun os”: indica la p esencia de iche os adjun os en el co eo elec ónico, solamen e
común a los ham en es e cue po.
•“O os idiomas”: debido a que el cue po de co eos elec ónicos es en inglés, la p esencia de
palab as en o os idiomas – español, ancés, alemán y holandés, p incipalmen e – puede se
78 Palab as esc i as inco ec amen e a p opósi o median e, en e o os mé odos, deso den, oceado, mezcla, código
HTML, y uso de o os ca ac e es de apa iencia simila (Ej.: como algunos pe enecien es al al abe o ci ílico que
isualmen e son idén icos a o os del al abe o la ino pe o usan una codi icación dis in a) (F eschi, Se aghi i y
Bogliolo 2006; Liu y S amm 2007; Sp enge s y Heskes 2009)
55
un buen indicado de spam.
Es impo an e indica que las palab as, que pueden pe enece a a ias ca ego ías al mismo
iempo79 (Ej.: “O uscación” y “Medicina”, “Sexo” y “Enlace”, e c), se clasi ica on manualmen e,
p oceso que no end ía que ol e se a hace nue amen e, ni po los usua ios ni po los
desa ollado es. La p incipal en aja de que se haya hecho a mano es, pese al cos e empo al de
hace lo, la obus ez en e a los in en os de o uscación de las palab as, de ahí la exis encia, como se
había mencionado, de una ca ego ía que ep esen a dicha con ingencia. Es a o uscación es
comúnmen e u ilizada po los spamme s, como se demos a á en las Tabla 11 y Tabla 13. O a
en aja es que no se equie e aplica ningún p oceso de lema ización80, bas an e común en el es o
de abajos consul ados aplicándose más conc e amen e la a ian e implemen ada po (Po e 1980).
79 Es deci , las ca ego ías de palab as no son exclusi as: exis e solapamien o en e ellas. La bondad de es a mane a de
p ocede es que, cuando exis e solapamien o, ayuda a ea i ma el ca ac e spam o ham de cie a palab a.
80 Ob ención del lema o aíz de la palab a. Ej.: ucking → uck; bi ches → bi ch;
56
Tabla 9: Ca ego ías de spam exis en es según di e sos au o es (des acado en neg i a el nues o).
Au o es →
Ca ego ías ↓
T us wa e
(Spam)
Mala hi V usias Chuan Chhab a Sahami Yle mi
Po n / Sexo X
X
X X
X
XX
Da ing /
Relaciones
X n/a n/a n/a
Pha maceu icals
/ Medicina
X X n/a n/a X n/a X
Phishing X X n/a n/a X n/a n/a
Scam / Aza X X n/a n/a n/a n/a
X
Gambling /
Casinos
X X n/a n/a n/a n/a
Adi inación n/a n/a n/a n/a n/a n/a
Financial /
Banca
X n/a n/a
X X
n/a
X
S ock /
In e siones
X X n/a n/a
Replicas /
Comp a- en a
X X n/a X
X
n/a
Segu os n/a n/a n/a n/a n/a
Diplomas X X n/a n/a X n/a n/a
Vacaciones n/a n/a n/a X X n/a n/a
So wa e / IT X X X X X n/a X
Malwa e X n/a n/a n/a n/a n/a n/a
Malwa e links X n/a n/a n/a n/a n/a n/a
Mule jobs /
T abajos alsos
n/a X n/a n/a n/a n/a n/a
Polí ica n/a n/a n/a X n/a n/a n/a
Co eos
elec ónicos /
Enlaces
n/a n/a n/a n/a n/a n/a X
O uscación n/a n/a n/a n/a n/a n/a X
O os idiomas n/a n/a n/a n/a n/a n/a X
O os spam X n/a n/a X X X n/a
En cuan o a los po cen ajes de ham y spam den o de cada ca ego ía, los cálculos sob e la
o alidad de nues o cue po a ojan los esul ados de la Tabla 10 y Tabla 11. Lle ando a cabo
idén icas ope aciones pe o en es a ocasión sob e pa e del cue po – más conc e amen e sob e el
80%, ela i o al conjun o de en enamien o y alidación o ajus e, y dejando ue a al 20% es an e,
co espondien e al conjun o de es eo – se ob u ie on los esul ados de la Tabla 12 y Tabla 13.
57
Figu a 19: Diag ama de lujo de la ase 3 de nues o p ep ocesado.
La salida p incipal de es a ase, éase la Figu a 19, es un iche o de ex o po cada ipo de
ICF donde cada línea, ambién ep esen ando un co eo elec ónico, se co esponde con el an e io
ec o de 13 a ibu os y las mismas dos e ique as ya mencionadas en las ases 1 y 2 an e io es. En
uno de los dos escena ios que comp oba emos, explicados en mayo de alle a lo la go del Capí ulo
3, el ec o su i á una no malización p e io a la en ada en la RNA pa a e i a que los a ibu os
con meno ampli ud de da os sean abso bidos po los que más engan.
64
F
A
S
E
3
Emails ( ase 1) Emails ( ase 2)
Emails ( ase 3):
13 acumulado es + 2 e ique as
(spam/ham y nomb e iche o)
ICF palab as Po cen aje ham/spam
Di e encias mapas
“a mano” s ase 3
ICF log
ICF linea
ICF sq
TFICF_ca ego ías
palab as
Top k %
TFICF_ca ego ías
palab as
/ k = {10 25 50 75 90 95 100}
TFICF_documen o

Du an e la ejecución de es a ase ambién se ha calculado, y almacenado en o os iche os,
an o los po cen ajes de ham y spam pa a cada ca ego ía como la compa ación de pa es de
ca ego ías en e el mé odo manual y la ase 3 del p ep ocesado.
2.2.1.2.5 Ca ego ización de palab as manual s p ep ocesado de la ase 3: amaños y di e encias
La ca ego ización de palab as, o, dicho de o o modo, iden i ica a qué ca ego ías se
co esponde una de e minada palab a, inicialmen e se ealizó manualmen e y, pos e io men e, se
ob u o du an e la ase 3 del p ep ocesado, p oceso aho a sí au oma izado.
El p ocedimien o manual lo lle ó a cabo el au o de es e p oyec o jun o a su pad e y
consis ió en, dada una lis a con odas las palab as de longi ud mayo a 2 p esen es en odos los
co eos elec ónicos, la iden i icación de las ca ego ías a las que una palab a conc e a pe enece más
adecuadamen e, de las 13 disponibles, eniendo en cuen a el uso y con ex o. Es po ello que es a
ca ego ización conlle ó, como ya se comen ó, un al o cos e empo al en el que, a o unadamen e, no
ha ía al a ol e a incu i po pa e de los usua ios inales del sis ema. Las en ajas de dicho
p ocedimien o manual ya ue on expues as en el apa ado 2.2.1.2.2:
•Robus ez en e a in en os de o uscación de las palab as po pa e de los spamme s.
•No eque i se la aplicación de mé odos de lema ización sob e dichas palab as.
Po un lado, los esul ados, ela i os a las palab as con enidas en cada una de las ca ego ías,
ob enidos en la ase 3 del p ep ocesado (p3) con espec o a los ob enidos manualmen e (pm) no
dejan luga a dudas de que, pa a odo pa de ca ego ías, exis e mucha mayo can idad de palab as en
los de la ase 3 (p3) pese a que es os úl imos sólo han hecho uso del 80% del cue po. Dichos
esul ados podemos obse a los en las Tabla 14 y Tabla 15.
Po o o lado, los esul ados calculados como las di e encias en e ambos conjun os de
palab as según el p ocedimien o u ilizado (pm – p3, y p3 – pm)88 ambién con i man la obse ación
an e io men e expues a, éanse las Tabla 16 y Tabla 17.
88 Dados los conjun os A y B, la di e encia de A menos B (o en e A y B) es o o conjun o A − B (o ambién A B)
cuyos elemen os son odos aquellos elemen os de A que no lo sean de B (en colo ama illo en la Figu a 20).
65
Figu a 20: Di e encia en e los conjun os A y B (en colo ama illo).
Fuen e: ma ema icaabelo ega.blogspo .com.es
Tabla 14: Can idades de palab as de las ca ego ías 1-6 según p ocedimien o aplicado.
Ca ego ías
P ocedimien o
Sexo Medicina Aza Comp as Enlaces Ex anje as
pm 263 1249 51 866 322 4300
p3 3142 13708 1079 27050 13773 20838
Tabla 15: Can idades de palab as de las ca ego ías 7-13 según p ocedimien o aplicado.
Ca ego ías
P ocedimien o
O uscación Negocios Tecnología Documen os Nomb es Luga es Adjun os
pm 1253 247 136 75 247 156 18
p3 2547 13876 3988 3061 1945 937 1223
Tabla 16: Can idades de palab as de las ca ego ías 1-6 en la di e encia de los p ocedimien os.
Ca ego ías
Di e encia
Sexo Medicina Aza Comp as Enlaces Ex anje as
pm – p3 143 527 23 258 194 1267
p3 – pm 3022 12986 1051 26442 13645 17805
Tabla 17: Can idades de palab as de las ca ego ías 7-13 en la di e encia de los p ocedimien os.
Ca ego ías
Di e encia
O uscación Negocios Tecnología Documen os Nomb es Luga es Adjun os
pm – p3 1053 103 89 35 187 131 6
p3 – pm 2347 13732 3941 3021 1885 912 1211
Como ejemplo, en la Tabla 18 indicamos las palab as incluidas en las di e encias de
conjun os según el p ocedimien o u ilizado de algunas de las ca ego ías, las de meno amaño, que
hemos indicado en las Tabla 16 y Tabla 17.
Tabla 18: Palab as incluidas en las di e encias de conjun os de algunas de las ca ego ías, las de
meno amaño.
Ca ego ía Palab as
Adjun os (pm – p3) 'a acehd' 'a achemen ' 'a ahed' 'a a ched' 'ns ' 'pps'
Aza (pm – p3)
'bankgi olo o' 'casiino' 'casinos' 'ce daz' 'ce dazlo e y' 'ce dazlo e ysa'
' eelo olo e y' ' eepicklo o' 'galilo e y' 'ho oscope' 'lo e ij' 'lo ' 'lo e ysa'
'lo os' 'lo z' 'powe ball' 'powe ballin o' ' a lo o' ' hecasino hemepa k'
'unionlo e iesuk' 'unionlo e yuk' 'winningno i ica ion' 'winnne '
Documen os (pm – p3)
'ag eeemen ' 'ag eemeen ' 'ag eemen a ' 'ag eemen cdg ' 'ag eem en ' 'a chi e'
'a chi ed' 'a chi ing' 'ce i ica es' 'ce i ica ion' 'ce i ica ions' 'chea '
'con ac ion' 'da abased' 'docu' 'documen a ions' 'dossie ' 'manusc ip '
'manusc ip s' 'memo anda' 'pay olls' 'pays ub' 'p opaedeu ical' 'subcon ac ing'
'subcon ac s' 'summa ies' 'summa ily' 'summa ise' 'summa ising' 'summa ized'
' ea men ' ' ea men s' 'wo ko de ' 'wo ko de s' 'wo kshee s'
66
2.2.2 E apa de p ocesado
Los sis emas de ec o es de co eos no deseados p opues os en es e abajo se basan en
a qui ec u as neu onales no supe isadas y, más especí icamen e, en los mapas au oo ganizados.
En gene al, y nues o sis ema no es una excepción, la es uc u a de las RNA se e in luida,
en e o os, po las ca ac e ís icas p opias del en o no de in o mación donde ope e, po el núme o de
ejempla es que deba clasi ica , y po las limi aciones impues as po el en o no de abajo, an o
ha dwa e como so wa e (Ál a ez Rome o, Domínguez B i o y Suá ez A aujo 2013). Todos ellos
ac úan, en mayo o meno medida, como ac o es limi an es a la ho a del diseño e implemen ación
de sis emas basados en RNA. Es po ello que los hemos enido muy en cuen a du an e la
ealización de es e p oyec o y, mayo men e, du an e la e apa de p ocesado de los da os.
Como ya se de alló en la sección 2.2.1, as el p ep ocesado de los da os, los co eos
elec ónicos quedan de inidos po 13 a iables co espondien es a las 13 ca ego ías exis en es.
Cuan a mayo es la can idad de a iables de en adas disponibles, mayo necesidad de cómpu o
eque i á el p oceso de ap endizaje de las RNA. Ello implica que el p ep ocesado, apa e de
p opo ciona una mejo ep esen ación de la in o mación (lo que ayuda a ealza el modelo de
ep esen ación in e na de las edes), ambién apo a mayo elocidad de cómpu o en los ex ensos
p ocesos de ap endizaje. Es e cos e compu acional podemos encon a lo en el apa ado 3.3.2.1.
Las ca ac e ís icas que p esen an las di e en es con igu aciones de SOM analizadas ienen
de alladas y jus i icadas en p o undidad al comienzo del Capí ulo 3, seguidas de los esul ados
ob enidos con las di e sas mé icas implemen adas.
2.3 En o no de abajo
En es a sección desc ibi emos las dis in as he amien as so wa e empleadas du an e la
elabo ación de es e p oyec o, inalizando con una mención al sopo e ha dwa e sob e el que se ha
desa ollado.
2.3.1 MATLAB
Es un en o no de cálculo écnico, mul ipla a o ma, de al as p es aciones pa a cómpu o
numé ico y isualización, que in eg a, en e o os, análisis numé ico, cálculo ma icial,
p ocesamien o de señales y g á icos. Ha sido desa ollado po la co po ación p i ada Ma hWo ks
desde 1984. En nues o p oyec o hemos hecho uso de la e sión 7.12.0 (R2011a) sob e Windows 7
Home P emium (64 bi s) Se ice Pack 1 y, pos e io men e, sob e Windows 10 Home.
MATLAB puede se di idido en cinco pa es:
•Lenguaje MATLAB: de al o ni el, in e p e ado y especializado en ec o es y ma ices (de
ahí que el nomb e sea el po man eau MAT ix LABo a o y o labo a o io ma icial). Cuen a
con ca ac e ís icas comunes a o os lenguajes pa ecidos ales como ins ucciones de con ol
de lujo, unciones, es uc u as de da os, p og amación o ien ada a obje os, en ada/salida...
67
•En o no de abajo MATLAB: con o ma un IDE89, el cual cuen a con edi o de código
uen e, esquema de colo es, depu ado , explo ado de iche os, e c.
•Manejado de g á icos: una de las g andes en ajas de MATLAB es la sencillez y di e sidad
de ope aciones que se pueden ealiza con g á icos, an o en su c eación como en su
pe sonalización. También pe mi e desa olla in e aces g á icas de usua io.
•Lib e ía de unciones ma emá icas: amplia colección de algo i mos compu acionales de
dis in o ni el de complejidad.
•API90 de MATLAB: lib e ía de subp og amas o mé odos que pe mi en el desa ollo de
aplicaciones abs ayendo el modo de implemen a las al únicamen e exp esa las como
ope aciones, en adas, salidas y ipos de da os. En e o as uncionalidades, es a API pe mi e
u iliza p og amas esc i os en algunos lenguajes de p og amación (i.e. C, C++, Ja a,
Fo an, .NET, Pe l y Py hon) que in e ac úan con MATLAB de dis in as o mas ales como
la ejecución den o de MATLAB, el manejo de iche os de da os de MATLAB (con
ex ensión MAT), e c.
Po o o lado, aunque MATLAB dispone de miles de comandos y unciones, no incluye
odas las deseables. Es po ello que an o Ma hWo ks – c eado a de MATLAB – como o as
emp esas y usua ios han desa ollado algunas colecciones de unciones que ex ienden el en o no de
MATLAB pa a esol e cie as clases pa icula es de p oblemas (Ej.: RNA, p ocesamien o de
señales, simulación, lógica di usa, obó ica, e c). Es as colecciones, no necesa iamen e lib es ni
g a ui as, se denominan oolboxes y, en los siguien es dos subapa ados, expond emos las que
hemos u ilizado en nues o p oyec o.
Una des en aja que p esen a es e en o no de desa ollo es que se a a de so wa e p i a i o
y, según el ipo de licencia, no muy económico91. Pese a ello, es de los más usados en ámbi os an
a iados como la ingenie ía, la ciencia y la economía sob e odo po su es abilidad, capacidades,
documen ación, y can idad y a iedad de oolboxes.
2.3.2 SOM Toolbox
Se a a de una oolbox, lib e, pa a MATLAB (Vesan o 1999; Vesan o e al. 1999, 2000 ;
Aal o Uni e si y (CIS) 2005) basada en SOM_PAK92 de o ma que SOM Toolbox combina las
capacidades g á icas del en o no MATLAB con las bondades de SOM_PAK, supe ando su can idad
de unciones y llegando a se incluso más ápida aunque no an e icien e en el consumo de
memo ia. En cie os casos (Vesan o e al. 1999) ha sido eque ida de 2 a 10 eces más can idad,
según se use el algo i mo ba ch o el secuencial en la oolbox espec o al de la SOM_PAK – aún
cuando el algo i mo de la p opia oolbox sea sus i uido po el de la SOM_PAK y lanzado
in e namen e. En nues o p oyec o hemos hecho uso de la e sión 2.0 de 17 de Ma zo de 2005.
Tan o SOM_PAK, desde 1992, como SOM Toolbox, desde 1997, ue on desa olladas en el
Labo a o io de Ciencias de la In o mación y de la Compu ación de la Helsinki Uni e si y o
Technology (Finlandia), pa icipando el p opio Teu o Kohonen en el desa ollo de la p ime a de
es as aplicaciones. Po o o lado, SOM Toolbox es ambién ecomendada po (Kohonen 2001,
89 In eg a ed De elopmen En i onmen o En o no de Desa ollo In eg ado.
90 Applica ion P og am In e ace o In e az de P og amación de Aplicaciones.
91 El ango de p ecios de MATLAB a ía bas an e: desde 35€ ( e sión más básica, sólo pa a es udian es) has a 2000€
(licencia come cial indi idual es ánda ).
92 SOM_PAK es una aplicación g a ui a, implemen ada en C (Kohonen e al. 1996), pa a UNIX y DOS o iginalmen e.
Es bas an e comple a y ápida pe o osca en el apa ado de isualización de los da os y esul ados.
68
2013 ; Kohonen, Nieminen y Honkela 2009), en e o os in es igado es (Wes e lund 2005; U ia e y
Ma ín 2005; Sassi 2011).
2.3.3 Pa allel Compu ing Toolbox
Es a oolbox pa a MATLAB (Ma hWo ks 2014) pe mi e esol e p oblemas
compu acionalmen e in ensi os usando p ocesado es mul inúcleos, mul ip ocesado es, GPUs93 y
clús e s de o denado es. Median e cie as cons ucciones de al o ni el – Ej..: bucles o pa alelos
(denominados "pa o "), ipos de ma ices especiales, y algo i mos numé icos pa alelizados – es
posible pa aleliza aplicaciones de MATLAB sin necesidad de p og amación CUDA94 o MPI95.
También pe mi e la ejecución de múl iples simulaciones de Simulink en pa alelo. Las aplicaciones
se pueden ejecu a de o ma in e ac i a o en modo ba ch. No debemos con undi la ejecución en
pa alelo que o ece es a oolbox con la ejecución mul ihilos, inhe en e y au omá icamen e aplicada
en muchas unciones de MATLAB y de o as oolboxes. Hemos u ilizado la e sión 5.1.
Debido a cie as limi aciones de es a oolbox96, no siemp e ue posible u iliza la aunque,
cuando sí lo ue, nos pe mi ió ap o echa la máxima capacidad de p ocesamien o de nues o
mul ip ocesado mul inúcleo. Ello se ha conseguido con la ejecución de las aplicaciones sob e
wo ke s97 que co en localmen e, máximo uno en cada núcleo. Sin cambios en el código se pod ía
habe ejecu ado incluso sob e un clús e de o denado es o sob e un se icio de compu ación g id98 –
a a és del se ido de compu ación dis ibuida de MATLAB (MATLAB Dis ibu ed Compu ing
Se e ), el cual ambién es de pago.
En nues o caso, la en aja de habe la empleado es que conlle ó una impo an e educción
del cos e compu acional empo al99 du an e la e apa de ap endizaje de las di e en es con igu aciones
de SOM ya que, a g andes asgos, pod íamos in e p e a lo como si hubié amos con ado con mayo
núme o de o denado es con los que abaja . (Obe g e al. 2008) aducen que la mejo a del
93 G aphics P ocessing Uni o Unidad de P ocesamien o G á ico. Es un cop ocesado dedicado al p ocesamien o de
g á icos u ope aciones de coma lo an e, pa a alige a la ca ga de abajo del p ocesado cen al (CPU) en
aplicaciones como los ideojuegos o aplicaciones 3D in e ac i as.
94 Son las siglas de Compu e Uni ied De ice A chi ec u e (A qui ec u a Uni icada de Disposi i os de Cómpu o) que
hace e e encia an o a un compilado como a un conjun o de he amien as de desa ollo c eadas po nVidia que
pe mi en a los p og amado es usa una a iación del lenguaje de p og amación C – u o o median e adap ado es –
pa a codi ica algo i mos en GPUs de nVidia. Básicamen e, es una a qui ec u a pa a la compu ación en pa alelo
sob e GPUs de dicho ab ican e.
95 Message Passing In e ace o In e az de Paso de Mensajes. Es un es ánda que de ine la sin axis y la semán ica de
las unciones con enidas en una biblio eca de paso de mensajes diseñada pa a se usada en p og amas que explo en
la exis encia de múl iples p ocesado es. Su p incipal ca ac e ís ica es que no p ecisa de memo ia compa ida, po lo
que es muy impo an e en la p og amación de sis emas dis ibuidos.
96 La limi ación más impo an e y es ic i a con la que nos encon amos ue la de que, cuando se use la ins ucción
"pa o ", las i e aciones deben se comple amen e independien es en e sí. Es po ello que solamen e pudimos
u iliza la du an e el ap endizaje de cada con igu ación de SOM pues o que no son ope aciones in e dependien es.
97 Mo o es compu acionales de MATLAB los cuales pod íamos conside a los como en o nos de ejecución de
MATLAB co ien es pe o ca en es de in e az g á ica de usua io.
98 In aes uc u a que pe mi e la in eg ación y el uso colec i o de o denado es de al o endimien o, edes y bases de
da os que son p opiedad y es án adminis ados po di e en es ins i uciones (con ol no cen alizado). Los ecu sos
pueden se he e ogéneos y es a dis an es geog á icamen e (lo común es que sea en di e en es con inen es) po lo
que se comunican median e edes de á ea ex ensa como In e ne .
99 Debido a que se usa on únicamen e 4 de los 8 núcles de la CPU, es imamos una mejo a del iempo de cómpu o de
un 75%, es deci , lo que an es se a da ía 4h, aho a se ía de 1h ap oximadamen e. (Obe g e al. 2008) demues an
que dicha mejo a suele se in e io a la lineal pues o que el uso de "pa o " incu e en o e head o penalizaciones de
iempo debidas a la necesidad de ansmi i las a iables, las ins ucciones y los da os en e los di e en es wo ke s.
69

endimien o p opo cionada po "pa o " es mayo cuando se inc emen a an o el núme o de wo ke s
como la can idad de i e aciones ealizadas.
2.3.4 Ha dwa e
Es e p oyec o se ha ejecu ado sob e un o denado po á il DELL XPS L702X cuyas
ca ac e ís icas más ele an es, más p opias de un o denado de sob emesa que de un po á il, son:
•P ocesado In el Co e i7-2760QM CPU @ 2,40 Ghz, con 4 núcleos ísicos (cada uno de los
cuales con 2 núcleos lógicos) y 6 MB de memo ia caché L3 compa ida.
•Memo ia RAM DDR3 con un amaño o al de 12 GB.
•2 discos du os in e nos con una capacidad o al de 1 TB, además de 1 TB en un disco du o
ex e no, u ilizado pa a backups ( a ea compa ida con D opbox, un se icio de
almacenamien o de a chi os en la nube). En ambos discos du os el ni el de ocupación
p e io al desa ollo del p oyec o ondaba el 75% ap oximadamen e.
70
Capí ulo 3. Desa ollo de il o an ispam basado en mapas
au oo ganizados de Kohonen. Implemen ación y
esul ados
In oducción: En es e capí ulo se explica el desa ollo e implemen ación del il o an ispam
basado en los mapas au oo ganizados de Kohonen, conc e amen e la implemen ación de la ase de
p ocesado del sis ema in eligen e p opues o. Se p esen a án las di e en es con igu aciones de SOM
u ilizadas du an e el desa ollo de dicho sis ema, los esul ados ob enidos y la discusión de los
mismos, has a alcanza el il o an ispam de ini i o.
71
3.1 Ca ac e ís icas de la ed u ilizada
3.1.1 Ca ac e ís icas de la a qui ec u a neu onal u ilizada
Como ya se ha mencionado en el apa ado 1.4, la a qui ec u a neu onal u ilizada en es e
p oyec o ha sido el SOM, una Red Neu onal A i icial no supe isada100, con ap endizaje
compe i i o.
Las di e sas con igu aciones de SOM analizadas du an e es e capí ulo compa en algunas
ca ac e ís icas, muchas de las cuales se basan en ecomendaciones de dis in os au o es. Es as
ecomendaciones se exponen, pa a aseadas en algunos casos, a con inuación, ag upadas según la
au o ía:
•(Kohonen 2001, 2013):
◦“Las ejillas hexagonales son mejo es, más ápidas y más ilus a i as [que las ec angula es]”:
odas las con igu aciones de SOM p obadas u ilizan ejillas (opción “la ice” en la SOM
Toolbox) hexagonales.
◦“Al ededo de 50 í ems [co eos elec ónicos en nues o caso] po nodo son ecomendables”:
debido a ello se ha p obado el mapa de Kohonen con amaño 13x13101.
◦“El algo i mo [de en enamien o] en modo ba ch es mejo , más ápido102 y puede se
gene alizado pa a da os no ec o iales, aunque ae apa ejado un consumo de memo ia
bas an e al o”: ue el inalmen e seleccionado ( unción "som_ba ch ain" de la SOM
Toolbox) en con aposición al algo i mo secuencial ("som_seq ain"), ambos explicados
en el Capí ulo 1.
◦“La inicialización de los pesos en el SOM es impo an e”: en nues o caso, hemos aplicado
inicialización lineal en base a los mayo es au o ec o es103 – median e la unción
"som_linini " de la SOM Toolbox – en ez de la alea o ia – "som_ andini " – po apidez
de ejecución y con e gencia.
◦“El amaño de la ecindad debe se elegido bas an e amplio al comienzo (incluso supe io a la
mi ad del amaño del SOM) – pa a que el mapa se o dene globalmen e y no localmen e en
o ma de mosaico104 – dec emen ándose paula inamen e has a la unidad du an e las p ime as
1000 i e aciones. Du an e la ase de con e gencia puede man ene se el amaño 1”.
◦“El a io de ap endizaje (α o α( )) debe empeza con un alo ce cano a la unidad y dec ece
monó onamen e – pe o siemp e sob e 0,1 – du an e los 1000 p ime os pasos, siendo la o ma
de esa a iación no impo an e (Ej.:
α( )= 0,9 (1− /1000)
). El o denado opológico
ocu e en las ases iniciales ( ases de o denación) mien as que en las siguien es i e aciones,
nume osas, se p oduce el ajus e ino del mapa ( ase de con e gencia). En es a ase, y du an e
bas an es (miles) i e aciones, es ecomnedable que el alo de α( ) sea bajo (meno o igual a
0,01)”. El algo i mo de en enamien o ba ch, inalmen e u ilizado po las en ajas
100 La p opia SOM Toolbox dispone de una e sión del SOM basada en ap endizaje supe isado. También exis e es e
ipo de SOM en los en o nos de desa ollo R y WEKA.
101 La can idad de 13 se ob iene como el edondeo al alza de la ope ación
√
(7933÷50)
siendo 7933 la can idad
de co eos elec ónicos p ep ocesados en el subconjun o en enamien o-ajus e.
102 (Wilson y Ma inez 2003) a i man odo lo con a io siemp e que se den cie as condiciones e.g. g andes conjun os
de en enamien o.
103 También conocidos como ec o es p opios, ec o es ca ac e ís icos o eigen ec o es ( ). En e o os usos, pueden
indica las ca ac e ís icas más ele an es de cualquie conjun o de da os, o las di ecciones a las que ienden una
nube de pun os. Es e concep o es á bas an e elacionado con los de au o alo , alo p opio, alo ca ac e ís ico o
eigen alo (λ; escala ), según la ó mula (siendo A una ma iz cuad ada)
A =λ →(A−λ I) =0
104 Pequeñas o maciones o denadas localmen e pe o que globalmen e no lo es án pues o que la di ección del o den
cambia discon inuamen e.
72
an e io men e expues as, no con iene pa áme o ela i o al a io de ap endizaje105, de ahí
que es a ecomendación no sea aplicable. Sin emba go, es e pa áme o sí apa ece con el
algo i mo de en enamien o secuencial.
◦“Que una palab a enga bajo IDF suele implica que sea una s op wo d y, po an o, pueda se
igno ada”: es a ecomendación ue enida en cuen a du an e el p ep ocesado de los da os
(Capí ulo 2).
•(Leow 2014):
◦Función de ecindad gaussiana: el alo máximo se encuen a en la neu ona ganado a, y
dec ece a medida que se aleja de és a (Figu a 8).
◦Mapas 2-D cuad ados con o ma de hoja (shee ).
•(Gab ielsson y Gab ielsson 2006):
◦“El núme o de pasos [o i e aciones] du an e el en enamien o debe se azonablemen e g ande,
al menos 500 eces el núme o de nodos de la ed, pa a una buena exac i ud es adís ica”.
Como se había mencionado en el apa ado 1.4, debido al uso del algo i mo de
en enamien o ba ch no se han u ilizado pasos sino epochs, po lo cual se p esen a la
o alidad del conjun o de en enamien o a la RNA an es de ealiza la modi icación de
los pesos de la ed, pa a su ap endizaje. Aún así, se han hecho los expe imen os con
can idades al as de es os (has a 8000 epochs en nues o p oyec o) de o ma que se supe a
en a ios ó denes de magni ud la can idad de pasos equi alen e ecomendada.
3.1.2 Conjun os de da os de en ada
El conjun o de da os de en ada pa a el SOM, ob enidos p ep ocesando el cue po de da os
o iginal de la o ma ya indicada en el Capí ulo 2, ue on pa icionados en es subconjun os
disjun os106 de da os de en enamien o, ajus e pa amé ico y es eo (Kelle 2003; Bo o icka e al.
2012; Ka ahoca 2012) (Figu a 14), con el obje i o de ob ene la con igu ación óp ima de la
a qui ec u a SOM de la ase de p ocesado del il o an ispam p opues o. El 80% del cue po de da os
co esponde á con el conjun o de en enamien o y de ajus e pa amé ico, en la p opo ción 60% y
20%, espec i amen e. El 20% es an e se dedica al conjun o de es eo. Es os subconjun os de
da os ienen la siguien e unción:
•Subconjun o de en enamien o. Se u iliza á pa a en ena cada una de las a ian es o
con igu aciones de RNA que se decidan comp oba .
•Subconjun o de ajus e pa amé ico. Pe mi i á a ina la a qui ec u a neu onal. Se pod á
analiza la calidad de las di e sas con igu aciones diseñadas seleccionando las que
pod íamos denomina como conjun o de posibles soluciones inales (Tabla 19).
•Subconjun o de es eo. Con i ma á la calidad del susodicho conjun o de posibles soluciones
inales, p obando la con igu ación óp ima sob e los da os de es e subconjun o, los cuales no
han sido is os an e io men e.
El subconjun o “en enamien o-ajus e”, “T ain-Valid” o “TV” debido a que se co esponde
con la ase de en enamien o y ajus e- alidación del SOM, es el que se usó pa a ob ene las mejo es
con igu aciones, cuyos esul ados son expues os a lo la go del apa ado 3.3. En nues o caso, dicho
80% del co pus suma la can idad de 7933 co eos elec ónicos, epa iéndose en cada uno de esos
dos subconjun os de la siguien e o ma: 5950 pa a en enamien o y 1983 pa a ajus e. Algo simila
ocu e pa a la ase de es eo (en adelan e “Tes ” o “T”) cuyo subconjun o es del mismo amaño y
105 Ya que, po un lado, se indica explíci amen e en (Gab ielsson y Gab ielsson 2006) – conc e amen e al inal del
apa ado 4.11 de dicho documen o – y, po o o lado, no apa ece como a gumen o de en ada, ni en la
documen ación ni en el código, de la unción “som_ba ch ain” de la SOM Toolbox u ilizada.
106 En ma emá icas, dos conjun os son disjun os si su in e sección es acía, es deci , no ienen elemen os en común.
73
ecomendaba (Kohonen 2001, 2013).
•Todas las 13 con igu aciones analizadas como conjun o de posibles soluciones inales,
ob ienen excelen es esul ados en AUC, simila es en e sí, al y como se podía in e i del
ecuen o en la Tabla 21.
•Tan o la especi icidad como la sensibilidad, mues an alo es bas an e buenos y p óximos
en e odas las con igu aciones, eniendo alo es meno es los de la p ime a de es as
mé icas.
•F-sco e, “accu acy” y “p ecision”, siendo meno es los de es a úl ima mé ica, cuen an con
alo es igualmen e posi i os.
•La medida de la dis ancia al pun o (0, 1) desde la cu a ROC, que indicamos como posible
mé ica, ambién p esen a alo es simila es en dichas con igu aciones de SOM aunque no
podemos in e i una co espondencia cla a ni di ec a en e meno dis ancia y mejo posición
en el anking.
•Tan o los FP como los FN suelen onda el 10% y 9,8% (2,65% en el clasi icado 4, mejo
caso) de los TP y TN, espec i amen e, lo cual debe á se mejo ado en u u os abajos
elacionados. Es e esul ado e a espe able dada la di icul ad que en aña la exis encia de
co eos g ises, los cuales hab ía que a a con especial cuidado, posiblemen e du an e el
p ep ocesado.
•Todos los mejo es clasi icado es u ilizan Top 10% o Top 25% (Tabla 19), es deci , usan los
meno es po cen ajes de palab as po lo que dispone de mayo can idad de palab as no ha
mejo ado el pode de clasi icación del SOM.
•El ICF linea , pese a ene esul ados de AUC simila es aunque algo in e io es a los mejo
posicionados, no apa ece en el anking has a la posición 25 (el anking ecogido en la Tabla
19 sólo llega has a la posición 13). Ello puede indica nos que las opciones log y sq son las
mejo es con da os sin no maliza .
Obse ando los clasi icado es que ob u ie on peo es posiciones (po ello no abulados
aquí), des aca que los que cuen an con amaño 50x50, los de mayo amaño de los p obados, e ICF
linea , poseen AUC peo es, aún así man eniéndose den o del ango de AUC que pe mi e cali ica los
como muy buenos.
80

Tabla 22: Mé icas ob enidas pa a los 1-6 mejo es clasi icado es del escena io 1 (Fase de
En enamien o-Ajus e).
Posición del
clasi icado
Mé icas
1 2 3 4 5 6
AUC 0,963185 0,960386 0,959660 0,959594 0,959408 0,958994
MQE 51,343423 50,812503 47,264532 47,899662 35,431636 39,016577
TE 0,124054 0,116994 0,081190 0,083207 0,106404 0,075139
AUC mejo disc e o
elacionado &
“Th eshold”
0,915953
51
0,907759
58
0,920894
45
0,912937
14
0,914443
41
0,912531
43
Dis ancia al pun o
(0, 1)
0,119937 0,131263 0,116816 0,154360 0,125059 0,127648
Especi icidad 0,904615 0,897436 0,897119 0,847107 0,892086 0,890256
Sensibilidad 0,927291 0,918082 0,944668 0,978766 0,936799 0,934805
F-sco e 0,918146 0,909901 0,923758 0,919715 0,916708 0,913200
“Accu acy”0,916119 0,907895 0,921160 0,913643 0,914534 0,912253
“P ecision” 0,909180 0,901865 0,903754 0,867384 0,897461 0,892570
TP 931 919 939 968 919 889
FP 93 100 100 148 105 107
TN 882 875 872 820 868 868
FN 73 55 55 21 62 62
81
Tabla 23: Mé icas ob enidas pa a los 7-13 mejo es clasi icado es del escena io 1 (Fase de
En enamien o-Ajus e).
Posición del
clasi icado
Mé icas
7 8 9 10 11 12 13
AUC 0,957621 0,957446 0,957337 0,957296 0,957219 0,956873 0,956711
MQE 37,980127 35,346816 46,562389 43,270800 39,069729 50,760081 50,738147
TE 0,187090 0,115482 0,136662 0,108422 0,079677 0,124054 0,116994
AUC mejo
disc e o
elacionado &
“Th eshold”
0,909763
59
0,915421
34
0,915502
37
0,918264
37
0,913003
39
0,907675
58
0,904574
58
Dis ancia al
pun o (0, 1)
0,129769 0,122445 0,132595 0,123273 0,127543 0,130791 0,135622
Especi icidad 0,893114 0,896907 0,874872 0,887975 0,889231 0,902263 0,895062
Sensibilidad 0,926411 0,933934 0,956132 0,948553 0,936776 0,913087 0,914086
F-sco e 0,912159 0,918307 0,920345 0,918526 0,913669 0,909453 0,906838
“Accu acy”0,909924 0,915693 0,916077 0,917629 0,912682 0,907755 0,904714
“P ecision”0,898338 0,903195 0,887142 0,890342 0,891675 0,905847 0,899705
TP 919 933 959 885 889 914 915
FP 104 100 122 109 108 95 102
TN 869 870 853 864 867 877 870
FN 73 66 44 48 60 87 86
Respec o a los esul ados ob enidos pa a el escena io 2 (con ec o es de da os no malizados;
Tabla 24 y Tabla 25) po los 13 mejo es clasi icado es (Tabla 19) podemos aduci lo siguien e:
•Todos los 13 mejo es clasi icado es p esen an un amaño de 13x13 ó 20x20, lo cual en a
den o de una de las ecomendaciones de (Kohonen 2001, 2013). Al igual que con da os sin
no maliza , con mayo es amaños de mapa no se ob u ie on mejo es pues os en el anking
(aunque los alo es de las mé icas son pa ecidos) po lo que p oba con mayo es aún puede
incluso se con ap oducen e.
•Dichas 13 con igu aciones ob ienen buenos esul ados en AUC, bas an e simila es en es os
pues os de la abla clasi ica o ia. Son lige amen e in e io es a los ob enidos cuando no se
aplica ningún ipo de no malización (escena io 1).
•En el es o de mé icas ocu e se encuen a una si uación pa ecida a la del escena io 1 (Tabla
22 y Tabla 23). Debemos ol e a indica que los alo es de FP y FN ondan el 10% (FN
5,88% en el clasi icado 11, mejo caso) de los TP y TN en la ma iz de con usión, algo que
se á deseable disminui en el u u o.
•Los esul ados de Top 100% y Top 95% ob ienen los mismos esul ados (clasi icado es 1
con 2 y 12 con 13, Tabla 19) de ahí que, en dicho caso, dispone de la máxima can idad de
palab as no ha mejo ado el pode de clasi icación del SOM. En es e caso, hay bas an e
a iedad de Top, no pudiendo noso os conc e a cuál es el mejo en es e escena io.
•Al con a io que ocu ió an e io men e, el ICF linea no implica peo es posiciones. Po ello,
y al con a io que pudimos conclui en el escena io 1, no podemos a i ma ehacien emen e
82
cuál de las opciones de ICF es la más idónea con da os no malizados.
Tabla 24: Mé icas ob enidas pa a los 1-6 mejo es clasi icado es del escena io 2 (Fase de
En enamien o-Ajus e).
Posición del
clasi icado
Mé icas
1 2 3 4 5 6
AUC 0,956554 0,956554 0,956266 0,955968 0,955516 0,955510
MQE 0,544872 0,544872 0,667073 0,670844 0,592957 0,544498
TE 0,073122 0,073122 0,052950 0,061019 0,061523 0,061019
AUC mejo disc e o
elacionado &
“Th eshold”
0,910044
37
0,910044
37
0,900426
61
0,898669
57
0,909830
43
0,911140
34
Dis ancia al pun o
(0, 1)
0,137963 0,137963 0,142739 0,143327 0,131522 0,133218
Especi icidad 0,872297 0,872297 0,916923 0,900513 0,887064 0,879877
Sensibilidad 0,947791 0,947791 0,883929 0,896825 0,932596 0,942403
F-sco e 0,914729 0,914729 0,900000 0,899950 0,912851 0,915581
“Accu acy”0,910524 0,910524 0,900151 0,898638 0,910061 0,911661
“P ecision”0,883895 0,883895 0,916667 0,903097 0,893925 0,890244
TP 944 944 891 904 927 949
FP 124 124 81 97 110 117
TN 847 847 894 878 864 857
FN 52 52 117 104 67 58
83
Tabla 25: Mé icas ob enidas pa a los 7-13 mejo es clasi icado es del escena io 2 (Fase de
En enamien o-Ajus e).
Posición del
clasi icado
Mé icas
7 8 9 10 11 12 13
AUC 0,954691 0,954633 0,954489 0,954437 0,954427 0,954408 0,954408
MQE 0,667085 0,497919 0,497813 0,742512 0,477013 0,560611 0,560611
TE 0,054967 0,069592 0,070600 0,047403 0,065053 0,052950 0,052950
AUC mejo
disc e o
elacionado &
“Th eshold”
0,900426
61
0,915388
61
0,915432
61
0,910818
63
0,911022
31
0,911691
39
0,911691
39
Dis ancia al
pun o (0, 1)
0,142739 0,119779 0,119601 0,131251 0,137520 0,129653 0,129653
Especi icidad 0,916923 0,911614 0,914697 0,885128 0,871795 0,887064 0,887064
Sensibilidad 0,883929 0,919162 0,916168 0,936508 0,950249 0,936318 0,936318
F-sco e 0,900000 0,916874 0,916625 0,914729 0,916067 0,915370 0,915370
“Accu acy”0,900151 0,915543 0,915443 0,911246 0,911616 0,912077 0,912077
“P ecision”0,916667 0,914598 0,917083 0,893939 0,884259 0,895338 0,895338
TP 891 921 918 944 955 941 941
FP 81 86 83 112 125 110 110
TN 894 887 890 863 850 864 864
FN 117 81 84 64 50 64 64
Pa a la ase de es eo, los esul ados (Tabla 26) demues an que los dos mejo es
clasi icado es, uno po cada escena io, han sido capaces de clasi ica da os comple amen e
desconocidos con la diligencia que se espe aba. Se han ob enido mejo es esul ados con odas las
mé icas cuando se u iliza on da os no malizados du an e la ase de ap endizaje, no habiendo
g andes di e encias cuando no se aplicó no malización.
En base a odo lo expues o, el mejo clasi icado , el cual se ía el inalmen e elegido pa a
u iliza lo en ul e io es p uebas y/o en en o nos eales, de los 1260 aquí p obados es
“BmusT ainTes No m Top 95 po c - ICF sq - gaussian hexa shee 20x20 8000 epochs mini mix –
1” (candida o núme o 1 en la Tabla 19), gala dón que debe á compa i con “BmusT ainTes No m
Top 100 po c - ICF sq - gaussian hexa shee 20x20 8000 epochs mini mix – 1” (candida o núme o
2 en la Tabla 19) pues o que ob ienen los mismos esul ados y sólo se di e encian en la can idad de
palab as ponde adas que se oman de cada ca ego ía: el 95% o el 100%, espec i amen e. E go y
eniendo en cuen a que sólo uno puede se el inalis a, podemos inalmen e conclui que el mejo
clasi icado es el del Top 95% debido a que es más ápido ya que consigue idén icos esul ados
haciendo uso de un meno núme o de palab as.
84
Tabla 26: Mé icas ob enidas pa a los mejo es clasi icado es de ambos escena ios (Fase de
Tes eo).
Escena io
Mé icas
Escena io 1
(da os sin no maliza )
Escena io 2
(da os no malizados)
AUC 0,970809 0,977740
MQE 39,592070 0,452661
TE 0,118567 0,078204
AUC mejo disc e o elacionado
& “Th eshold”
0,924172
38
0,944499
37
Dis ancia al pun o (0, 1) 0,118007 0,083623
Especi icidad 0,889344 0,924103
Sensibilidad 0,959000 0,964895
F-sco e 0,927915 0,946385
“Accu acy”0,924595 0,944726
“P ecision”0,898782 0,928571
TP 959 962
FP 108 74
TN 868 901
FN 41 35
A con inuación, p esen amos las cu as ROC (desde la Figu a 21 has a la Figu a 29)
pe enecien es a los clasi icado es cuyos alo es hemos abulado y comen ado an e io men e. Cada
una de dichas con igu aciones ob ienen cu as simila es en e sí, de ahí que se con i ma que no
exis an g andes di e encias en los esul ados abulados. Vis as dichas cu as ROC podemos a i ma
que cada uno de los mejo es clasi icado es pa a cada uno de los dos escena ios (da os sin
no maliza y da os no malizados), an o du an e la ase de en enamien o-ajus e (Figu a 21 a Figu a
28) como du an e la de es eo (Figu a 29), se ca ac e izan po se de excelen e calidad (como nos
indicaba la Tabla 20) po a ios mo i os:
•Pasan ce ca del pun o de clasi icación pe ec a en (0, 1), lo que en las an e io es ablas se
deduce obse ando los alo es bas an e al os de especi icidad y sensibilidad.
•Tienen bas an e pode de disc iminación, debido a es a bas an e alejados de la línea de
decisión alea o ia (discon inua y en colo ojo en odas las igu as).
•Los alo es de AUC asociados a dichas cu as ROC son bas an e al os debido a los
an e io es pun os, quedando demos ado lo expues o en las ablas p eceden es.
85

86
Figu a 21: Cu as ROC de 8 mejo es SOM Top 25 – Escena io 1 – Fase de En enamien o-Ajus e
Figu a 22: Cu as ROC de 5 mejo es SOM Top 10 – Escena io 1 – Fase de En enamien o-Ajus e
87
Figu a 23: Cu as ROC de 5 mejo es SOM Top 10 – Escena io 2 – Fase de En enamien o-Ajus e
Figu a 24: Cu as ROC de 2 mejo es SOM Top 25 – Escena io 2 – Fase de En enamien o-Ajus e
88
Figu a 25: Cu a ROC del mejo SOM Top 50 – Escena io 2 – Fase de En enamien o-Ajus e
Figu a 26: Cu a ROC del mejo SOM Top 75 – Escena io 2 – Fase de En enamien o-Ajus e
89
Figu a 28: Cu as ROC de 2 mejo es SOM Top 100 – Escena io 2 – Fase de En enamien o-Ajus e
Figu a 27: Cu as ROC de 2 mejo es SOM Top 95 – Escena io 2 – Fase de En enamien o-Ajus e
14. Las 1260 con igu aciones p obadas de nues o sis ema de il ado an ispam ob ienen
esul ados en e muy buenos (0,9 < AUC <= 0,95) y excelen es (AUC > 0,95), no habiendo
ninguna que ob u ie a AUC < 0,9. Pa a el escena io 1 se ob u ie on 533 muy buenas y 97
excelen es mien as que pa a el escena io 2 ue on 523 y 107, espec i amen e.
15. Las 13 mejo es con igu aciones, o conjun o de posibles soluciones inales, ienen buen
pode de disc iminación y las decisiones omadas po los clasi icado es pueden se
conside adas co ec as. Se obse a que, en conjun o, p esen an meno es alo es de FP y FN,
y más TP y TN. Son las con igu aciones que alcanzan los mejo es alo es pa a esos dos
pa es de mé icas al mismo iempo, que es lo que las di e encia de las es an es.
16. Pa a el escena io 1 se puede in e i que ICF linea no es el más idóneo aunque no se puede
conclui ehacien emen e lo mismo pa a el escena io 2.
17. Se obse a que mayo es amaños de SOM no implican mejo es esul ados pa a el il o
an ispam.
18. La opción más p ome edo a de odas las 1260 con igu aciones esul a se una p obada sob e
el escena io 2, es deci , a los da os de en ada se les aplicó un mé odo de no malización.
Ob iene mejo es esul ados en odas las mé icas u ilizadas que la mejo con igu ación pa a
el escena io 1, con da os sin no maliza .
4.2 T abajos u u os
Igualmen e, se nos han abie o algunas posibles u u as líneas de in es igación y de abajo,
en e las que podemos menciona las siguien es:
1. Implemen ación en cie os en o nos de desa ollo ( ales como GNU Oc a e, Weka o R) o
con lenguajes de p og amación de uso gene al (como Py hon, Ja a, Ruby y C++114), en
ambos casos lib es y g a ui os. Apa e de aho a cos es, ambién se p e ende ía aumen a el
abajo colabo a i o o hace más e icien e nues o código.
2. Mejo a la e iciencia y el endimien o de la implemen ación (e.g. inc emen a el ni el de
pa alelización del código, educi el consumo de memo ia an o p ima ia como
secunda ia...). Realiza la implemen ación del sis ema p opues o en in aes uc u as de
cómpu o de al o endimien o, ales como el clús e de al as p es aciones COMCIENCIA o el
supe compu ado A lan e, con el in de educi los iempos de ejecución.
3. Ampliación de las capacidades del so wa e desa ollado ag egando nue as uncionalidades
(Ej.: mejo a la in e az g á ica de usua io, consegui mayo obus ez du an e la E/S, e c).
4. P oba con o as con igu aciones de SOM (i.e. pod ía se de g an in e és hace lo con o os
amaños y o mas de SOM, con inicialización alea o ia o con el algo i mo secuencial).
114 En es os lenguajes de p og amación es á disponible la implemen ación de un dicciona io, abla de hash, mapa o
mul imapa (en sus e siones o denadas o sin o dena ) que pueden se equi alen es al con aine map disponible en
MATLAB y que ha sido bas an e u ilizado en es e p oyec o.
96

5. Tes ea más p o usamen e la idoneidad y po encialidad de la nue a mé ica del pode de
clasi icación desa ollada, p obablemen e haciendo una e sión mejo ada más po en e y
e sá il. Pa a ello, nues a nue a mé ica mejo ada pod ía ene en cuen a no sólo la meno
dis ancia sino o a clase de in o mación posiblemen e ú il como, po ejemplo, el ángulo
en e la ec a o mada po el pun o (FPR, TPR) más ce cano de la cu a ROC pa a dicho
clasi icado y el pun o (0, 1) de clasi icación pe ec a, y el eje X (o de FPR).
6. T abaja el esquema de p ep ocesado. Desa olla nue os modelos y mé odos de
p ep ocesado así como analiza más a ian es p opues as po o os au o es.
7. Analiza o as mé icas de calidad de los clasi icado es di e en es.
8. No usa el mé odo bag-o -wo ds du an e la ase 1 del p ep ocesado sino algún o o que sí
enga en cuen a el o den de las palab as (Ej.: n-g amas).
9. T abaja con algún cue po de ham más gené ico que el aquí u ilizado115 y, si es posible, con
co eos elec ónicos más ac uales.
10. In es iga con o as RNA, an o con ap endizaje no supe isado (e.g. neu al gas) como
supe isado o, incluso, híb ido como la ed coun e p opaga ion (CPN) y la a qui ec u a
HUMANN.
11. Desa olla un il o an ispam mul iclase116. Es e consis i ía en un sis ema in eligen e de
clasi icación mul iclase con capacidad pa a de ec a casos dudosos o g ises.
12. Desa ollo de sis emas de clasi icación au omá ica de co eos elec ónicos en ca pe as
emá icas, sis emas in eligen es con capacidad an o de clasi icación mul iclase como de
clasi icación mul ie ique a117.
115 Pe se p o enien e de usua ios de la emp esa ene gé ica En on e go el con enido de los ham es bas an e peculia y
pa icula , no necesa iamen e ex apolable a la mayo ía de los usua ios de co eo elec ónico.
116 En es e caso, clasi ica cada mensaje en una de las más de dos ca pe as emá icas (clases) posibles. Cuando sólo
exis en dos clases posibles, se a a de clasi icación bina ia.
117 Aquí signi ica que cada co eo elec ónico puede pe enece a a ias ca pe as emá icas al mismo iempo.
97
98
Bibliog a ía
Pa a la ealización de es e p oyec o ha sido necesa io ecu i a un ex enso ma e ial
bibliog á ico de di e sa índole ales como lib os, a ículos en e is as cien í icas, a ículos en
con e encias, y páginas web.
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