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(侵入検出・検知,<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)

概要

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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.
2007-09-15