송ㆍ수신 이메일의 학습을 통해 긍정 오류를 줄이는 개선된 베이지안 필터링 기법

김두환; 유종덕; 정수환

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김두환 유종덕 정수환

저널정보: 한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제18권 제2호

발행연도: 2008.4

수록면: 129 - 137 (9page)

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본 논문에서는 기존의 베이지안 필터링 방식에서 발생하는 긍정 오류를 줄이기 위한 개선된 베이지안 필터링 기법을 제안한다. 기존의 베이지안 필터링 방식에서는 이메일 서버에서 학습한 DB를 일괄적으로 개별 사용자들에게 적용한다. 또한 수신 이메일 위주의 학습 방식은 양질의 정상 DB를 학습하는데 어려움을 준다. 이러한 문제로 인해 기존의 베이지안 필터링 기법에서는 정상 이메일을 스팸 이메일로 판단하는 긍정 오류가 발생한다. 제안 기법에서는 사용자의 송신 이메일을 양질의 정상 DB 정보로 판단하여 베이지안 정상 DB에 자동으로 학습한다. 뿐만 아니라 개별 사용자에게 독립적인 베이지안 DB를 제공하여 사용자 개개인의 이메일 송ㆍ수신 특성을 고려한 필터링 서비스를 제공한다. 제안 기법은 기존의 베이지안 필터링 기법보다 필터링의 정확성에서 평균 3.13 % 향상된 결과를 보인다.

#Bayesian Filtering Mechanism #False Positives #Ham DB #Sending E-mails #Train

참고문헌 (8)

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1. [단행본] - Roger Wattenhofer / 2006 / Mastering Spam A Multifaceted Approach with the Spamato Sapm Filter System / Swiss Ferderal Institute of Technology Zurich

2. [인터넷자원] - Barracuda Networks / / "An Overview of Spam Blocking Techniques

3. [학술대회논문] - Ricardo Silva / 2006 / Bayesian Learning of Measurement and Structural Models / Proceedings fo the 23th International Conference on Machine Learning

4. [학술대회논문] - Y. Li / 2006 / Research of a Novel Anti-Spam Technique Based on User's Feedback and Improved Naive Bayesian Approach / ICNS'06

6. [학술지(정기간행물)] - 김현준 / 2004 / 가중치가 부여된 베이지안 분류자를 이용한 스팸 메일 필터링 시스템 설계 / 정보과학회논문지 소프트웨어 및 응용 31 (8)

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