Questão nº 60
Questão de Conhecimentos Específicos - Suporte · CESGRANRIO BANESE 01/2025 (nº 60)
Antispam é uma medida de segurança cibernética que protege os usuários de mensagens não solicitadas e indesejadas (conhecidas como spam) em suas caixas de entrada de e-mail. Os filtros de spam costumam usar reconhecimento de padrões, listas negras e algoritmos de filtragem para identificar spam. Um desses filtros, amplamente adotado pelas ferramentas antispam, usa probabilidade para analisar o conteúdo de e-mails e determinar se são spam. O filtro é treinado usando um conjunto de e-mails conhecidos, tanto spam quanto legítimos. Em seguida, atribuem-se pesos às características do e-mail, como palavras-chave, cabeçalhos e endereços de remetentes. Quando um novo e-mail chega, o filtro calcula a probabilidade de ser spam ou legítimo nessas características. Então, o e-mail é classificado como spam ou legítimo com base na probabilidade calculada.
Esse filtro é conhecido como
- AAVT
- BDNL
- CDNR
- DBayesian (alternativa correta)
- EKalman
Resposta comentada
Gabarito Alternativa D
Filtro Bayesiano é um método que usa o Teorema de Bayes para calcular a probabilidade de um e-mail ser spam com base nas características que ele contém (palavras, remetente, etc.). Ele "aprende" com exemplos passados (spam e legítimos) e, ao receber um novo e-mail, calcula: . Se a probabilidade passar de um limite (ex.: 90%), o e-mail é bloqueado.
- (A) Incorreta: AVT não é um filtro antispam conhecido; não existe técnica consolidada com essa sigla no contexto de classificação de e-mails.
- (B) Incorreta: DNL não é um filtro antispam; não corresponde a nenhum algoritmo de classificação probabilística de conteúdo.
- (C) Incorreta: DNR também não é um filtro antispam; não há fundamento técnico que associe essa sigla à análise de probabilidade de e-mails.
- (D) Correta: O filtro Bayesiano (ou Naive Bayes) é exatamente o descrito: usa probabilidade condicional, treina com um conjunto de e-mails conhecidos e atribui pesos às características para classificar novos e-mails como spam ou legítimos.
- (E) Incorreta: O filtro de Kalman é usado para estimar estados em sistemas dinâmicos (ex.: navegação, controle), não para classificar texto ou e-mails.
Armadilha da banca: O distrator mais tentador é a letra E) Kalman, pois também é um "filtro" matemático famoso. Porém, Kalman é de engenharia de controle (previsão de trajetórias), não de análise de conteúdo textual. A banca aposta no aluno que decora nomes de filtros sem entender o contexto de aplicação.
Fonte: CESGRANRIO BANESE 01/2025 Técnico Bancário III - Suporte (Caderno Prova C). Reproduzida para fins de estudo.