正当な電子メールの特徴を利用した言語の種類に依存しない迷惑メールフィルターの開発
| Project/Area Number |
21700078
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Research Field |
Computer system/Network
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
杉井 学 Yamaguchi University, 准教授 (00359910)
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| Project Period (FY) |
2009 – 2011
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2011)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2011: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2010: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2009: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
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| Keywords | 迷惑電子メール / 機械学習 / 電子メールフィルター |
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| Research Abstract |
正当な電子メールの特徴に着目し、言語の種類に依存しない迷惑メールフィルターシステムを構築した。また、処理速度および分類精度の向上を図るため、電子メール受信モジュール、言語解析モジュール、機械学習モジュール、電子メール分類モジュールなどに分割したシステム設計を行った。特に、機械学習モジュールは別サーバ上での実行を想定して、データの自動入出力インターフェイスを実装した。これにより、比較的処理時間の長くかかる機械学習処理をクラスターPCなどの別サーバ上で処理することが可能となり、分類精度を低下させることなく処理時間の短縮が実現できた。
また、分類精度のさらなる改善を目的に、学習に利用する電子メール情報(本文情報、メールヘッダ情報)の組み合わせを検討すると同時に、本プロジェクトで開発したものとは別のメールフィルタリングソフト(ベイジアンフィルタ)を併用して分類処理することで、より分類精度を高くできることを明らかにした。二つのフィルターシステムは、異なる指標でメール分類規則を導き出すため、今回の結果は、正規メールの回収率は高いが迷惑メールを多く混入してしまうベイジアンフィルタの短所を、本プロジェクトで開発したメールフィルターシステムが補完して、迷惑メールの混入を防ぐことが出来たことによる精度の向上と考えられた。さらに、分類判定のパラメーターを最適化することで、これまで約97%の分類正解率を、およそ99%に引き上げることができた。
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Report
(2 results)
Research Products
(6 results)
