b'\n_START_ARTICLE_\nFiltrado bayesiano de spam\n_START_PARAGRAPH_\nLos clasificadores Naive Bayes son populares estad\xc3\xadsticas t\xc3\xa9cnicas de filtrado de email. Se suelen utilizar un conjunto de palabras caracter\xc3\xadsticas para identificar los correos spam, un enfoque com\xc3\xban en la clasificaci\xc3\xb3n de textos._NEWLINE_Los clasificadores Naive Bayes trabajan correlacionandos a el uso de tokens (por lo general palabras o algunas veces otras cosas), con mensajes de correos electr\xc3\xb3nicos que no son spam y otros que s\xc3\xad lo son. Utilizando luego el Teorema de Bayes para calcular la probabilidad de que un correo electr\xc3\xb3nico es o no es spam._NEWLINE_El filtrado de spam bayesiano es una t\xc3\xa9cnica de l\xc3\xadnea de base para tratar con el spam, se puede adaptar a las necesidades de correo electr\xc3\xb3nico de los usuarios individuales y dar pocos \xc3\xadndices de falsos positivos en la detecci\xc3\xb3n de spam, que son generalmente aceptables para los usuarios. Es una de las formas m\xc3\xa1s antiguas de hacer filtrado de spam, con ra\xc3\xadces en la d\xc3\xa9cada de 1990.\n_START_SECTION_\nHistoria\n_START_PARAGRAPH_\nEl primer programa de filtrado de correo conocido por utilizar un clasificador de Naive Bayes era el programa iFile de Jason Rennie, lanzado en 1996. El programa fue utilizado para ordenar el correo dentro de las carpetas.\xe2\x80\x8b La primera publicaci\xc3\xb3n acad\xc3\xa9mica sobre filtro bayesiano fue por Sahami et al. en 1998.\xe2\x80\x8b Ese trabajo se despleg\xc3\xb3 poco despu\xc3\xa9s en filtros comerciales de spam.  Sin embargo, en 2002 Paul Graham disminuy\xc3\xb3 en gran medida la tasa de falsos positivos, por lo que podr\xc3\xada ser utilizado por s\xc3\xad mismo como un solo filtro de spam.\xe2\x80\x8b\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Las variantes de la t\xc3\xa9cnica b\xc3\xa1sica se han aplicado en una serie de trabajos de investigaci\xc3\xb3n y de software comerciales de productos.\xe2\x80\x8b Muchos clientes de correo modernos tienen implementado el filtrado se spam bayesiano. Los usuarios tambi\xc3\xa9n pueden instalar diferentes programas de filtrado para email. Por parte de los servidores existen filtros de correo electr\xc3\xb3nico tales como: CRM114, SPAM, SpamAssassin,\xe2\x80\x8b SpamBayes,\xe2\x80\x8b Bogofilter and Anti-Spam SMTP Proxy, que hacen uso de t\xc3\xa9cnicas de filtrado de spam bayesiano, y la funcionalidad es a veces embebida dentro del servidor de correo del propio software.\n_START_SECTION_\nProceso\n_START_PARAGRAPH_\nPalabras particulares tienen determinadas probabilidades de ocurrir en el correo electr\xc3\xb3nico spam y en el correo electr\xc3\xb3nico leg\xc3\xadtimo. Por ejemplo, la mayor\xc3\xada de los usuarios de correo electr\xc3\xb3nico con frecuencia se encontrar\xc3\xa1 con la palabra "Viagra" en el correo electr\xc3\xb3nico spam, pero rara vez verlo en otro correo electr\xc3\xb3nico. El filtro no sabe estas probabilidades de antemano, y debe primero ser entrenado para que pueda aprender. Para entrenar el filtro, el usuario debe indicar manualmente si un nuevo correo electr\xc3\xb3nico es spam o no. Las palabras de los correos entrenantes ser\xc3\xa1n guardadas en la base de datos del filtro con una probabilidad que ser\xc3\xa1 ajustada seg\xc3\xban su aparici\xc3\xb3n o no en el correo spam. Por ejemplo, los filtros bayesianos de spam normalmente habr\xc3\xa1n aprendido una muy alta probabilidad de spam para las palabras "Viagra" y "refinanciar", pero una probabilidad muy baja de spam para las palabras que se ven s\xc3\xb3lo en el correo electr\xc3\xb3nico leg\xc3\xadtimo, como los nombres de amigos y miembros de la familia._NEWLINE_Despu\xc3\xa9s del entrenamiento, las probabilidades de las palabras (tambi\xc3\xa9n conocida como funciones de verosimilitud) se utilizan para calcular la probabilidad de que un correo electr\xc3\xb3nico con un determinado conjunto de palabras pertenece a una u otra categor\xc3\xada. Cada palabra en el correo electr\xc3\xb3nico contribuye a la probabilidad de que este correo sea spam, o s\xc3\xb3lo las palabras m\xc3\xa1s interesantes. Esta contribuci\xc3\xb3n se llama la probabilidad posterior y se calcula utilizando el Teorema de Bayes. Entonces, la probabilidad de correo spam se calcula sobre todas las palabras en el correo electr\xc3\xb3nico, y si el total supera un determinado umbral (digamos 95%), el filtro marcar\xc3\xa1 el correo electr\xc3\xb3nico como spam._NEWLINE_Al igual que en cualquiera otra t\xc3\xa9cnica de filtrado de spam el correo electr\xc3\xb3nico marcado como spam, se puede mover de forma autom\xc3\xa1tica a una carpeta de correo electr\xc3\xb3nico "basura", o incluso eliminarse por completo. Algunos programas de software implementan mecanismos de cuarentena que definen un marco de tiempo durante el cual se le permite al usuario revisar la decisi\xc3\xb3n del software._NEWLINE_El entrenamiento inicial por lo general puede ser refinado cuando los juicios err\xc3\xb3neos del software son identificados (falsos positivos o falsos negativos). Eso permite que el software pueda adaptarse din\xc3\xa1micamente a la naturaleza siempre cambiante de los correos spam. _NEWLINE_Algunos filtros de spam combinan los resultados del filtro bayesiano con otras heur\xc3\xadsticas ((reglas predefinidas sobre el contenido, b\xc3\xbasqueda espec\xc3\xadfica dentro del mensaje, etc.), lo que resulta en una mayor precisi\xc3\xb3n de filtrado, a veces a costa de la capacidad de adaptaci\xc3\xb3n.\n_START_SECTION_\nOtra heur\xc3\xadstica\n_START_PARAGRAPH_\nPalabras "neutrales" como "el", "a", "algunos", o "es", o sus equivalentes en otros idiomas, se pueden ignorar. En t\xc3\xa9rminos m\xc3\xa1s generales, algunos filtros bayesianos simplemente ignoran todas las palabras que tienen un spamicity pr\xc3\xb3xima a 0,5, ya que contribuyen muy poco para una buena decisi\xc3\xb3n. Las palabras que se tienen en cuenta son aquellos cuya spamicity est\xc3\xa1 al lado de 0.0 (signos distintivos de los mensajes leg\xc3\xadtimos), o al lado de 1,0 (signos distintivos de correo no deseado). Un m\xc3\xa9todo puede ser, por ejemplo para mantener s\xc3\xb3lo las diez palabras, en el mensaje examinado, que tiene el mayor valor absoluto\xc2\xa0|0.5\xc2\xa0\xe2\x88\x92\xc2\xa0pI|._NEWLINE_Algunos software tienen en cuenta el hecho de que una palabra dada aparece varias veces en el mensaje examinado,\xe2\x80\x8botros no lo hacen._NEWLINE_Algunos productos de software utilizan patrones (secuencias de palabras) en vez de palabras de aislados idiomas naturales.\xe2\x80\x8b Por ejemplo, con una "ventana de contexto" de cuatro palabras, que calculan la spamicity de "Viagra es bueno para", en lugar de calcular los spamicities de "Viagra "," es "," bueno ", y" para ". Este m\xc3\xa9todo da m\xc3\xa1s sensibilidad al contexto y elimina el ruido bayesiano mejor, a expensas de una base de datos m\xc3\xa1s grande.\n_START_SECTION_\nVentajas\n_START_PARAGRAPH_\nUna de las principales ventajas  del filtro bayesiano es que puede ser entrenado en base de un usuario._NEWLINE_El spam que recibe un usuario est\xc3\xa1 a menudo relacionado con las actividades del usuario en l\xc3\xadnea. Por ejemplo, un usuario puede haberse suscrito a un bolet\xc3\xadn en l\xc3\xadnea que el usuario considere spam. Este bolet\xc3\xadn de noticias en l\xc3\xadnea es probable que contenga las palabras que son comunes a todos los boletines de noticias, tales como el nombre del bolet\xc3\xadn de noticias y su direcci\xc3\xb3n de correo electr\xc3\xb3nico de origen. Un filtro de spam bayesiano finalmente asigna una probabilidad superior basada en patrones espec\xc3\xadficos del usuario. _NEWLINE_Los correos leg\xc3\xadtimos que un usuario recibe tender\xc3\xa1n a ser diferente. Por ejemplo, en un entorno corporativo, se mencionan a menudo el nombre de la empresa y el nombre del cliente o los clientes. El filtro asignar\xc3\xa1 una probabilidad inferior a los correos electr\xc3\xb3nicos de spam que contienen esos nombres. _NEWLINE_Las probabilidades de las palabras son \xc3\xbanicas para cada usuario y pueden evolucionar con el tiempo con el aprendizaje correctivo cuando el filtro clasifica err\xc3\xb3neamente un correo electr\xc3\xb3nico. Como resultado, la precisi\xc3\xb3n del filtrado de spam bayesiano despu\xc3\xa9s del entrenamiento es a menudo superior que las reglas pre-definidas._NEWLINE_Se puede especializar bien en evitar falsos positivos, donde el correo electr\xc3\xb3nico leg\xc3\xadtimo se clasifica incorrectamente como spam. Por ejemplo, si el correo electr\xc3\xb3nico contiene la palabra "Nigeria", que se utiliza con frecuencia en Estafa nigeriana, un filtro de reglas predefinidas podr\xc3\xada rechazarla de plano. Un filtro bayesiano marcar\xc3\xada la palabra "Nigeria" como una palabra probablemente indeseada, pero tendr\xc3\xada en cuenta otras palabras importantes que generalmente indican correo electr\xc3\xb3nico leg\xc3\xadtimo. Por ejemplo, el nombre de un c\xc3\xb3nyuge puede indicar fuertemente el correo no es spam, lo que podr\xc3\xada superar el uso de la palabra "Nigeria".\n_START_SECTION_\nDesventajas\n_START_PARAGRAPH_\nDependiendo de la aplicaci\xc3\xb3n, el filtro bayesiano puede ser susceptible de envenenamiento bayesiano, una t\xc3\xa9cnica utilizada por los spammers en un intento de degradar la efectividad de los filtros de spam que se basan en el filtrado bayesiano. Un spammer que practica el envenenamiento bayesiano enviar\xc3\xa1 correos electr\xc3\xb3nicos con grandes cantidades de texto leg\xc3\xadtimo (obtenida de noticias leg\xc3\xadtimas o fuentes literarias). Las t\xc3\xa1cticas Spammer incluyen la inserci\xc3\xb3n de palabras inocuas aleatorias que normalmente no se asocian con el spam, disminuyendo as\xc3\xad la puntuaci\xc3\xb3n de spam del correo electr\xc3\xb3nico, por lo que es m\xc3\xa1s propenso a deslizarse m\xc3\xa1s all\xc3\xa1 de un filtro bayesiano de spam. Sin embargo,(por ejemplo) en el esquema de Paul Graham se utilizan s\xc3\xb3lo las probabilidades m\xc3\xa1s significativas, de manera que el relleno del texto con las palabras no relacionadas con el spam no afecta a la probabilidad de detecci\xc3\xb3n de manera significativa._NEWLINE_Las palabras que aparecen normalmente en grandes cantidades en el spam tambi\xc3\xa9n pueden ser transformadas por los spammers. Por ejemplo, \xc2\xabViagra\xc2\xbb ser\xc3\xada sustituido por \xc2\xabViaagra\xc2\xbb o \xc2\xabV! Agra\xc2\xbb en el mensaje de spam. El destinatario del mensaje todav\xc3\xada puede leer las palabras cambiadas, pero cada una de estas palabras se reunieron m\xc3\xa1s raramente por el filtro bayesiano, lo que dificulta su proceso de aprendizaje. Como regla general, esta t\xc3\xa9cnica spam no funciona muy bien, porque las palabras derivadas terminan reconocidos por el filtro al igual que las normales.\xe2\x80\x8b_NEWLINE_Otra t\xc3\xa9cnica utilizada para tratar de derrotar a los filtros de spam bayesiano es reemplazar texto con im\xc3\xa1genes, ya sea directamente incluidos o vinculados. Todo el texto del mensaje, o alguna parte de ella, se reemplaza por un cuadro en el que el mismo texto se "dibuja". El filtro de correo no deseado suele ser incapaz de analizar este cuadro, que contendr\xc3\xada las palabras sensibles como \xc2\xabViagra\xc2\xbb. Sin embargo, ya que muchos clientes de correo desactivan la visualizaci\xc3\xb3n de im\xc3\xa1genes vinculadas por razones de seguridad, el spammer env\xc3\xada enlaces a im\xc3\xa1genes distantes que podr\xc3\xadan llegar a menos objetivos. Adem\xc3\xa1s, el tama\xc3\xb1o de una imagen en bytes es m\xc3\xa1s grande que el tama\xc3\xb1o del texto equivalente, por lo que el spammer necesita m\xc3\xa1s ancho de banda para enviar mensajes directamente que contengan im\xc3\xa1genes. Algunos filtros son m\xc3\xa1s proclives a decidir que un mensaje es spam si tiene contenidos en su mayor\xc3\xada gr\xc3\xa1ficos. Una soluci\xc3\xb3n utilizada por Google en su sistema de correo electr\xc3\xb3nico Gmail en su sistema de correo electr\xc3\xb3nico OCR (Optical Character Recognition) a cada imagen de gran tama\xc3\xb1o, analizando el texto dentro.\xe2\x80\x8b\n_START_SECTION_\nAplicaciones generales de filtrado bayesiano\n_START_PARAGRAPH_\nSi bien el filtrado Bayesiano es ampliamente utilizado para identificar correos electr\xc3\xb3nicos spam, la t\xc3\xa9cnica puede clasificar (o "cluster") casi cualquier tipo de datos. Tiene usos en la ciencia, la medicina y la ingenier\xc3\xada. Un ejemplo es un programa de clasificaci\xc3\xb3n de prop\xc3\xb3sito general llamada AutoClass que originalmente se utiliz\xc3\xb3 para clasificar estrellas de acuerdo a las caracter\xc3\xadsticas espectrales que eran de otro modo demasiado sutil para darse cuenta.'