文章密度に基づくマスメールの高速検出手法と評価(JGNII,インターネット及び一般)
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概要
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昨今,インターネットの普及と共に増大するspamメールの問題は深刻化し,技術的な面のみならず,社会的にも問題となっている.本研究の手法では,spamメールを含むマスメールを,メールの内容を特徴ベクトル化し,その文章密度を利用することによって,高速に検出することが可能である.本研究の手法でマスメールの検出を行うためには多量のメールが必要となるが,教師なし学習の枠組の中で,Recall 100%,Precision 100%の精度でマスメールを検出することが可能である.また,Direct-mapped cacheの機構を用いることにより,Pentium4 2GHzのLinux上で12,500通/秒の処理速度でメールを処理することが可能である.本論文では,約5,000万通の実メールトラフィックを本研究の手法で解析した結果も報告する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-05-19
著者
-
山崎 克之
長岡技術科学大学
-
吉田 健一
筑波大学大学院ビジネス科学研究科
-
山崎 克之
KDD研究所
-
山崎 克之
KDDI研究所
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所
-
吉田 健一
筑波大学ビジネス科学研究科
-
藤川 裕允
KDDI株式会社
-
足立 史宜
大阪大学産業科学研究所
-
元田 浩
大阪大学産業科学研究所
-
本間 輝彰
KDDI株式会社
-
中島 昭浩
KDDI株式会社
-
山崎 克之
株式会社KDDI研究所
-
藤川 裕充
KDDI株式会社
-
元田 浩
現在 大阪大学産業科学研究所
-
藤川 裕充
(株)KDDI研究所
-
吉田 健一
筑波大学 大学院ビジネス科学研究科
-
吉田 健一
筑波大 大学院ビジネス科学研究科
-
吉田 健一
筑波大学
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所第1研究部門
-
鷲尾 隆
大阪大学産業科学研究所:科学技術振興機構
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