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J-GLOBAL ID：201202237059700160   整理番号：12A0672164

ベイズフィルタと決定木分類による併用メールフィルタの判定方式の改善と効果

Effect of the improvement on classification performance of the filtering system based on Bayesian and decision tree methods

著者 (3件)： 山口博之 (山口大 大学院理工学研究科) ,  杉井学 (山口大 大学情報機構 メディア基盤セ) ,  松野浩嗣 (山口大 大学院理工学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 111  号： 453(MSS2011 72-87)  ページ： 23-28  発行年： 2012年03月01日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 近年のスパムメールの増大は,世界中の電子メール利用者を悩ませている。スパムメール対策として,様々なメールフィルタが開発されているが,その中で現在最も広く利用されているのが,ベイズの定理に基づいてメールを分類するベイジアンフィルタである。我々はこれまでに,ベイジアンフィルタの一種であるbsfilterと機械学習システムBONSAIを応用したメールフィルタを組み合わせた併用フィルタを開発してきた。併用フィルタでは一段階目にbsfilterで正規メール判定のみを行い,bsfilterがスパムメールと判断したメールは二段階目のBONSAIで改めて判定していた。本稿では,これまで併用フィルタでは行っていなかった,一段階目のbsfilterでのスパムメール判定も行い,さらに,bsfilterのメール判定の閾値を変更することで,限りなく正規メールを誤判定しない手法を提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *フィルタ ,  *ディシジョンツリー ,  *ソフトウェア ,  電子メール ,  Bayes推定 ,  機械学習 ,  閾値 ,  コンピュータセキュリティ ,  *電子メールフィルター ,  迷惑メール
準シソーラス用語： Bayesの定理 ,  *Bayesフィルタ ,  スパムメール ,  決定木

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  その他の計算機利用技術  (JE14000C)

引用文献 (16件)：

• 迷惑メール急増, 1日119億通. 朝日新聞. 2011, 1月19日, 23面
• 安東孝二. 世界の電子メールを spam 制御へ. 情報処理. 2005, 46, 7, 741-746
• bsfilter-bayesian spam filter. http://sourceforge.jp/projects/bsfilter/
• 山口博之. ベイジアン方式と機械学習を併用したスパムメールフィルタの検討. マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集, 2010. 2010, 155-160
• 篠原歩. PAC学習-確率的で近似的た正しい学習-. 情報処理. 1991, 32, 3, 257-264

タイトルに関連する用語 (5件)： ベイズフィルタ ,  決定木 ,  分類 ,  併用 ,  メール