2026-06-13T00:42:46Z https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/oai

oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00233315 2025-01-19T10:08:12Z 1164:2836:11471:11524

自然言語処理を用いたスパムメールフィルタリング手法の提案 Proposal of a spam mail filtering method using natural language processing 脇谷, 峡平 大久保, 隆夫 メール・フィッシング 近年，フィッシングメールによる被害が増加傾向にある．情報セキュリティ 10 大脅威 2023 によると，フィッシングによる被害は昨年に引き続きランキング一位であり，今後もフィッシングメールの増加が予測される．また，生成系 AI 等の登場でフィッシングメールは多様性を帯びており，Recorded Future は “ChatGPT がフィッシングメッセージを作るなどのサイバー犯罪行為に用いられる可能性がある” との報告もしている．そこで本研究では，増加・多様化するフィッシングメールへのアプローチとしてフィルタリング手法の提案と実験を行う．実験内容としては，メールデータセットを用いて ALBERT，BERT，Bidirectional LSTM，LSTM 各種自然言語処理の学習とフィルタリング検証を行った．その結果，BERT では最高精度である F1score99.55% であり，検証結果では 90% の精度でフィルタリングが可能であることが判明し，生成系 AI が作成した文章でも 90% の精度でフィルタリングが可能であった． technical report 情報処理学会 2024-03-11 application/pdf 研究報告マルチメディア通信と分散処理（DPS） 31 2024-DPS-198 1 8 2188-8906 AN10116224 https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/record/233315/files/IPSJ-DPS24198031.pdf jpn