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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
지경엽 (충남대학교) 권영미 (충남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제21권 제7호(JKIIT, Vol.21, No.7)
발행연도
2023.7
수록면
63 - 69 (7page)
DOI
10.14801/jkiit.2023.21.7.63

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

멀티노미얼나이브베이즈 기법의 정교화를 통한 악성 메일 필터링 시스템 구현
지경엽 ,  권영미 한국정보기술학회논문지 2023.07 학술저널
기계학습기법인 나이브베이즈 기법을 활용한 악성 메일 탐지 기능 구현
지경엽 ,  권영미 Proceedings of KIIT Conference 2023.06 학술대회자료
Hadoop 튜닝이 적용된 프레임워크 기반 하에 나이브베이즈 기법을 적용한 새로운 악성메일 필터링 방법
지경엽 전자전파정보통신공학과 2023.01 학위논문

초록· 키워드

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악성 메일의 비중이 점차 심각하게 증가하는 상황에서 악성 메일 필터링의 정확도 향상을 위해서 메시지 규칙기반 방법 대신 세가지 유형의 기계학습 필터링 방법을 본 논문에 적용하였으며, Naive Bayes 알고리즘인 멀티노미얼나이브베이즈 기법이 다른 두 가지 기계학습 기법보다 악성 메일 예측정확도가 더 우수하고 처리시간도 더 적게 소요된다는 것을 입증하는 것이 주요 목표이다. 이를 위해서 1,454,489건의 데이터를 활용하여 실험한 결과에 의하면 스팸 예측오류율이 MultinomialNB 적용 결과는 8%이고, SVM 결과는 42%, LR 결과는 20%로 나왔으며, 실행시간 결과는 MultinomialNB 적용 시 1,489초, SVM 결과는 10,301초, LR 결과는 1,963초가 소요되었다. 결론적으로 효율적인 악성 메일 필터링 구현을 위해서는 MultinomualNB 알고리즘 기반하에 라플라스 스무딩과 적절한 알파 파라미터값을 적용할 것을 권장한다.
#naive bayes #SVM #LR #multinomialNB #Laplace smoothing

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. MultinomialNB에 라플라스 스무딩을 적용한 스팸 필터링 방법
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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지경엽 ,  권영미 Proceedings of KIIT Conference 2023 .06
나이브 베이즈 분류
김동권 설비저널 2019 .12
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Hyeong-Do Im ,  Dea-Woo Pa ,  k 한국정보통신학회논문지 2020 .03
카이제곱 통계량을 이용한 개선된 베이지안 스팸메일 필터
김진상 ,  최상열 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2005 .04
SVM 분류 알고리즘을 이용한 스팸메일 필터링
민도식 ,  송무희 ,  손기준 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2003 .04

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