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講演抄録/キーワード
講演名 2009-03-03 09:20
PrBL:スパムメールのための確率的なブラックリストの提案
森 達哉NTT
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) スパムメールの急増に伴い,メール配送処理系の負荷集中が顕著な問題となって
いる.スパムメールに要する配送処理負荷を軽減する手段としてDNSBL(DNS
BlackList)に代表されるIP reputation サービスが有効なメッセージ受信制限
手段として広く利用されている.
これらの手段はIPアドレスの参照のみで処理が可能なため,スケーラビリティに
優れる手法である.一方,これらのアプローチには根源的な制限が存在する.
すなわち,柔軟性,拡張性,局所性,そしてスパムと通常の双方を取り入れた
モデルの欠如である.
本論文はこれらの制限を統計的な手法によって解決する手段を提案する.その
手法を PrBL(確率的ブラックリスト)と呼ぶことにする.
主要なアイディアは送信元ホストの地理的位置,論理的位置,TCPヘッダのシ
グネチャ等のメッセージの中身と独立な固有な特徴量を利用することであり,
機械学習の手法によって送信ホストを分類する.
ある企業網で4ヶ月にわたって計測したSMTPログを用いて本方式の性能を評価
した結果について報告する.
また,PrBL は広く使われている DNSBL と比較して高精度なフィルタリングが
可能であることを示す 
(英) Recent drastic increase in the number of spam messages has caused
significant overload on e-mail delivery systems.
IP reputation services such as DNSBL (DNS BlackList) have been widely
used as an effective way to lower the overhead of e-mail delivery
system by restricting smtp connections based on the reputation listed
in the blacklists.
Since those reputation services require only IP address lookups, they
are the most light-weight and scalable anti-spam solution.
However, these approaches have fundamental limitations, namely,
flexibility, extensibility, locality, and the explicit modeling of
spamicity and legitimacy.

In this work, we attempt to relax the limitations of existing
IP repuration-based approaches by leveraging statistical
technique. Hence, we call our method PrBL (probabilistic blacklist).
The key idea of our approach is to make use of the property of e-mail
senders in terms of geographical and logical network locations, and
the intrinsic signatures derived from the analysis of TCP headers,
which are independent of e-mail content.Machine-learning tool is used to establish the probabilistic
classification of e-mail senders.
We validate the performance of PrBL through the analysis of SMTP logs
collected at an enterprise e-mail server over 4-months of period.
We also show that by tuning the policy parameter, PrBL can establish
much better accuracy (i.e, less false positives), compared to the
widely used DNSBLs.
キーワード (和) スパム / スパマー / フィルタリング / DNSBL / 機械学習 / ナイーブベイズ / /  
(英) spam / spammer / filtering / DNSBL / machine learning / Naive Bayes / /  
文献情報 信学技報, vol. 108, no. 457, NS2008-146, pp. 15-20, 2009年3月.
資料番号 NS2008-146 
発行日 2009-02-24 (NS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 IN NS  
開催期間 2009-03-03 - 2009-03-04 
開催地(和) 沖縄残波岬ロイヤルホテル 
開催地(英) Okinawa-Zanpamisaki Royal Hotel 
テーマ(和) 一般 
テーマ(英) General issues 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NS 
会議コード 2009-03-IN-NS 
本文の言語 英語(日本語タイトルあり) 
タイトル(和) PrBL:スパムメールのための確率的なブラックリストの提案 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) PrBL: Probabilistic BlackList for E-mail Spammers 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) スパム / spam  
キーワード(2)(和/英) スパマー / spammer  
キーワード(3)(和/英) フィルタリング / filtering  
キーワード(4)(和/英) DNSBL / DNSBL  
キーワード(5)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(6)(和/英) ナイーブベイズ / Naive Bayes  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 森 達哉 / Tatsuya Mori / モリ タツヤ
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
Nippon Telegraph & Telephone Corporation (略称: NTT)
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講演者
発表日時 2009-03-03 09:20:00 
発表時間 20 
申込先研究会 NS 
資料番号 IEICE-NS2008-146 
巻番号(vol) IEICE-108 
号番号(no) no.457 
ページ範囲 pp.15-20 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-NS-2009-02-24 


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