ベイジアンフィルタにおける画像スパムのフィルタリング方式の設計と評価

摘要

インターネットの普及とともに，迷惑メールの増加が近年問題となっている．2006年には，迷惑メールが電子メール全体の91％を占めたとの調査結果も存在する．迷惑メール対策として，ベイズ理論を用いて統計的にフィルタリングを行うペイジアンフィルタが広く利用されている．その特徴として，フィルタリングの精度が高く，迷惑メールの流行や個人の嗜好に合わせたフィルタリングが行えることがある．しかし，その回避策として，迷惑メールの内容を画像化して送信する画像スパムが急増している．ベイジアンフィルタはテキストデータに対して学習と判定を行うので，画像などのバイナリデータに対しては，適切な学習と判定ができない．そこで，本論文では，画像スパム対策として，ファイルサイズ等の添付画像の情報に着目し，これらの情報を既存のベイジアンフィルタのコーパス（学習データ）に加え，フィルタリングを行う方式を提案する．また，その評価結果を報告する．