ベイズ学習アルゴリズムのスパムフィルタとウイルスフィルタへの適用の最適化

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2007-09-15
• タイトル: ベイズ学習アルゴリズムのスパムフィルタとウイルスフィルタへの適用の最適化
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Optimization of Bayes Learning Algorithm to Spam Filter and Virus Filter
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 特集：情報システムを支えるコンピュータセキュリティ技術の再考
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• その他タイトル / その他のタイトル: 侵入検出・検知
• 著者所属: 岩手大学工学部
• 著者所属: 岩手大学工学部
• 著者所属: 岩手大学工学部
• 著者所属: 岩手大学工学部
• 著者所属: 三菱電機株式会社情報技術総合研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Iwate University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Iwate University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Iwate University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Engineering, Iwate University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Information Technology R & D Center, Mitsubishi Electric Corporation
• 著者名: 王, 卉歓; 中谷, 直司; 小池, 竜一; 厚井, 裕司; 朴, 美娘
• 著者名(英): Huihuan, Wang; Naoshi, Nakaya; Ryuiti, Koike; Yuuji, Koui; Mi, RangPark
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年スパムによる被害に対抗するため，ベイズ学習アルゴリズムを用いたスパムフィルタが注目されている．また，同様にメールを媒介として多くの被害をもたらすコンピュータウイルスにおいても，既存の手法では対応困難な未知ウイルスに対し，ベイズ学習アルゴリズムを用いたウイルスフィルタの研究が行われている．しかし，ベイズ理論に基づくウイルスフィルタに関する研究は，十分な検討が行われたとはいえない状況である．そこで本論文では，現在スパムフィルタとして広く用いられているPaul Graham 方式，Gary Robinson 方式，naive 方式の3 種類のベイズ方式を用いたスパムおよびウイルスフィルタとしての性能に関する考察と，メールに対しスパム検出と同時にウイルス検出を行ううえで実装コストの面で有利になる，スパムとウイルス両方のフィルタで高い性能を示す新しいベイズ方式の提案を行う．実験により提案方式は従来方式によるベイジアンフィルタよりも，同等あるいはより低い誤検出率を維持したまま，より高い検出率をスパムとウイルス両方において実現可能であることが示された．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The spam filter that used Bayes learning algorithm was paid attention in recent years as the countermeasure for damages of spam. In computer virus that causes a lot of damage through the medium of mail, the existing technique is difficult to take the countermeasure against the unknown virus. Some researches including us have studied and developed the virus filter that use the Bayes learning algorithm. But it seems that the enough research has been not done until now. In this paper, we compare the performance of spam filters and virus filters that use Paul Graham method, Gary Robinson method, naive method which have previously shown a good performance and widely have been used as spam filter. We also propose the new Bayes method that shows best performance of both spam filter and virus filter. It has advantage that we can detect a number of virus and spam mails at the same time in respect of the mounting cost. As the result, it is possible that the proposed method outperforms three original methods in exterminating both spam and virus with the same or lower false detection rate.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 48, 号 9, p. 3125-3136, 発行日 2007-09-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764