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

情報処理学会

書誌事項

タイトル別名
  • Investigation of Spam Mail Filtering Systems with the Use of BayesianSystem and Machine Learning System

抄録

近年の迷惑メールの増大は, 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の開発が行われているが, その中で現在最も広く利用されているのが, ベイズ理論に基づいてスパムメールを分類するベイジアンフィルタである. bs lter は, ベイジアンフィルタの一つであるが, 多くのプラットフォームに対応できることなどから, 利用者が増えている. しかしbs lter は, 正規メールの正解率は高いが, スパムメールの正解率が低い特徴がある. そこで, 先に我々が開発した機械学習を応用したメールフィルタリングとbs lter を組み合わせ, さらにbs lterのメール判定に用いられる閾値の変更を行うことで正規メールとスパムメール共に,正解率の高いメールフィルタリング手法を検討した.

Recently, increasing of spam mails leads us to serious problems all over theworld. Various mail lters had been developed for spam mails, among thema bayesian lter based on the bayes theory are generally used in these days.Bs lter is one of the bayesian lters and it has been very popular system be-cause it can be applied to many platforms. Bs lter can classify necessary mailswith high accuracy rate but it can not classify spam mails with such a highaccuracy rate. In this study, we discussed a method for mail ltering systemthat combines bs lter and machine learning system. Then, we investigated thecombination of these two systems and alteration of a thethreshold for classi ca-tion by the bs lter in order to develop a new ltering system which can classifynecessary mails and spam mails with high accuracy rate.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050574047079334656
  • NII論文ID
    170000075122
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00090012/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    conference paper
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles

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