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https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/10929
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.contributor.advisor | Quirumbay Yagual, Daniel Ivan | - |
dc.contributor.author | Franco Avila, Dalemberg Derian | - |
dc.date.accessioned | 2024-02-05T02:54:36Z | - |
dc.date.available | 2024-02-05T02:54:36Z | - |
dc.date.issued | 2024-02-02 | - |
dc.identifier.citation | Franco Avila, Dalemberg Derian (2024). Detección de SPAM en correos electrónicos mediante el uso de sistema inteligente para la facultad de sistemas y telecomunicaciones de la UPSE. La Libertad. UPSE, Matriz. Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones. 47p. | es |
dc.identifier.other | UPSE-TTI-2024-0008 | - |
dc.identifier.uri | https://repositorio.upse.edu.ec/handle/46000/10929 | - |
dc.description.abstract | Este proyecto se enfoca en implementar un Sistema Inteligente para la detección de correos spam en la Facultad de Sistemas y Telecomunicaciones de la UPSE, mediante el empleo de algoritmos de Deep Learning, se utilizaron algoritmos de aprendizaje profundo para analizar patrones y características asociadas a correos no deseados. La conclusión destaca la efectividad de la inteligencia artificial en fortalecer la ciberseguridad de la institución, proporcionando un sistema robusto y adaptativo para la detección temprana de correos electrónicos maliciosos. | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.publisher | La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena. 2024 | es |
dc.rights | openAccess | es |
dc.rights | Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Ecuador | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ec/ | * |
dc.subject | ALGORITMOS | es |
dc.subject | DEEP LEARNING | es |
dc.subject | SPAM | es |
dc.title | Detección de SPAM en correos electrónicos mediante el uso de sistema inteligente para la facultad de sistemas y telecomunicaciones de la UPSE | es |
dc.type | bachelorThesis | es |
dc.pages | 47 p. | es |
Aparece en las colecciones: | Tesis de Tecnología de la Información |
Ficheros en este ítem:
Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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UPSE-TTI-2024-0008.pdf | EXAMEN COMPLEXIVO | 1,83 MB | Adobe PDF | Visualizar/Abrir |
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