Um servidor de correio eletrônico utiliza diversos recursos,...

Alternativa correta: D - antispam com algoritmo Bayes.

Vamos entender por que essa é a alternativa correta e explorar os conceitos envolvidos.

Os servidores de correio eletrônico utilizam diversos mecanismos para lidar com mensagens indesejadas, também conhecidas como spam. Um dos métodos mais eficazes é o uso de algoritmos de aprendizagem automática. Esses algoritmos têm a capacidade de aprender e se adaptar com o tempo, melhorando continuamente sua precisão na detecção de spam.

Um dos algoritmos mais conhecidos e amplamente utilizados para essa finalidade é o algoritmo de Bayes. Esse algoritmo aplica conceitos de probabilidade para classificar mensagens como spam ou não-spam com base em padrões identificados em mensagens anteriores. Em outras palavras, ele analisa a frequência e a relação entre palavras e frases nas mensagens recebidas e usa essas informações para prever se uma nova mensagem é indesejada.

Para responder a questão corretamente, é necessário ter conhecimento sobre os diferentes tipos de filtros e mecanismos antispam disponíveis:

• Filtro de conteúdo por peso de palavras: Este método atribui pesos a palavras específicas na mensagem, mas não é tão sofisticado quanto algoritmos de aprendizado automático.
• Antispam com blacklist sorbs: Utiliza listas negras para bloquear endereços de remetentes conhecidos por enviar spam, mas não é um mecanismo de aprendizagem automática.
• Antispam com blacklist spamhaus: Similar ao anterior, usa listas negras para bloquear remetentes de spam.
• Antivírus por assinaturas: Este método é usado para detectar vírus, não spam, e também não envolve aprendizagem automática.

O algoritmo Bayes destaca-se entre as alternativas porque, além de ser uma técnica de aprendizagem automática, é especificamente projetado para a detecção de spam, analisando padrões e probabilidades para classificar as mensagens.

Portanto, a alternativa D é a correta porque menciona o uso do algoritmo Bayes, que é um método comprovado e eficaz de filtragem de spam baseado em aprendizagem automática.

Espero que essa explicação tenha esclarecido suas dúvidas sobre o tema. Qualquer pergunta adicional, estou à disposição!

Para 'coibir mensagens indesejadas' de correio eletrônico, são utilizados os antispams. O algoritmo Bayes (filtros bayesianos) é um método estatístico de aprendizado de máquina. Inicialmente, deve ser feito um treinamento manual (dizer o que é e o que não é spam). Após isso, o algoritmo seleciona automaticamente o que deve ser spam e se adapta dinamicamente (aprendizado automático).

Filtros de Conteúdo

– Classificação

• Filtro Bayesiano

– Algoritmo de probabilidade baseado na Teorias de Bayes

– Aprendizagem automática

» Treinamento inicial

» Criação de uma base de dados

» Avaliação da probabilidade de ser spam ou não

– Foco no texto, não no anexo

– Elevado consumo de CPU

– Falsos positivos

» Quarentena

LETRA D.

"Os filtros Bayesianos implementam um algoritmo de probabilidade baseado na Teorias de Bayes. Os programas que utilizam filtros Bayesianos devem passar por um período inicial de treinamento, no qual tratam conjuntos de mensagens legítimas e também mensagens que conhecidamente são spam, criando uma base de dados inicial com informações sobre as ocorrências de palavras em cada um dos casos. Após este período, o programa passa a avaliar as mensagens considerando as ocorrências de palavras e então classifica cada e-mail de acordo com a probabilidade de ser spam ou não, tomando como base o treinamento inicial. Também é possível que este processo de treinamento seja continuado com novas mensagens. Um filtro bastante popular de reconhecimento de spam é o SpamAssassin, um script em Perl que pode utilizar técnicas Bayesianas."

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