APLICAÇÃO DE PERCEPTRON DE MÚLTIPLAS CAMADAS NA DETECÇÃO DE SPAM: REVISITANDO ESTRATÉGIAS COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL CLÁSSICA (Revista de Ubiquidade, 2025)
O crescimento do envio de e-mails não solicitados (spam) compromete a produtividade e a segurança em ambientes corporativos. Este estudo visa aplicar o modelo Perceptron de Múltiplas Camadas (MLP) para detectar mensagens de spam, utilizando um conjunto de 3.349 e-mails reais. Foram extraídos atributos simples dos campos "assunto", "remetente" e "cabeçalho", e a rede foi treinada com o algoritmo Backpropagation. Os resultados demonstraram acurácia de 91,13%, superando modelos como Naïve Bayes e AdaBoost. Mesmo com recursos computacionais modestos, o MLP apresentou desempenho competitivo, validando sua aplicação em cenários restritos. Conclui-se que o MLP é uma alternativa eficaz e didática para tarefas de classificação binária, sobretudo em contextos com limitações de infraestrutura e para fins educacionais em aprendizado de máquina.
Keywords: spam; redes neurais; inteligência artificial; correio eletrônico