ベイジアン方式と機械学習の併用によるスパムメールフィルタリング

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タイトル別名
  • Spam mail filtering system with the combinational use of bayesian and machine learning methods
  • ベイジアン ホウシキ ト キカイ ガクシュウ ノ ヘイヨウ ニヨル スパム メール フィルタリング

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抄録

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である.bsfilterは,ベイジアンフィルタの1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.しかしこのシステムは,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という欠点がある.そこで,本論文では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手法とbsfilterを組み合わせ,さらにbsfilter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ともに,正解率の高いメールフィルタリング手法を提案する.

Recently, the increase of spam mails leads us to serious problems all over the world. Various mail filters had been developed for spam mails, and the most common filtering system is based on the baysian theory. Bsfilter is one of the bayesian filters and it has been popularly used because it can be applied to many platforms. Bsfilter can classify regular mails with high accuracy rate but it can not classify spam mails with such a high accuracy rate. In this paper, we propose a method for a mail filtering system that combines bsfilter and machine learning system BONSAI. The combinational performance of these two systems is investigated by examining the combination order of bsfilter and BONSAI and by changing the threshold of bsfilter.

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