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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-05 10:15 主観的評価を伴う因果推論への提案 ○池田大地・森田 光（神奈川大）  IT2020-146 ISEC2020-76 WBS2020-65 |
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| 抄録 | （和） | 情報セキュリティの本人確認や個人照合などでは，機械学習の技法である深層学習などがしばしば用いられる．また，一般的には，学習用のデータを増すアプローチをとり推論精度を上げることが行われている．しかし，もともと豊富なデータ量が得られないケースでは精度を上げることができなかった．著者らは，推論精度を向上するために，既存データを増やさずに，主観評価データを付け加えることで学習をうながす方法を提案する．具体的には，既存の特徴量などからなる確率変数に，主観評価データを新たな確率変数として付け加える．ここでは，確率変数の相互関係は，NBC（単純ベイズ分類器）に主観評価の確率変数を付加するアプローチをとった．また，確率的グラフィカルモデル(以下，PGM)と同様のアプローチをとることにより，いわばNBCの拡張としての定式化が行われる．本方式の妥当性については，フィッシングのURLアドレスの判定問題と，オレオレ詐欺に用いられた会話例の判定問題として評価する． |
| （英） | Machine learning techniques such as deep learning are often used for identification and personal matching in information security. In addition, an approach that increases the amount of data for training is generally used to improve the inference accuracy. However, in cases where a large amount of data is not available, the accuracy cannot be improved. In order to improve the inference accuracy, we propose a method to stimulate learning by adding subjective evaluation data without increasing the existing data. Specifically, we add subjective evaluation data as new random variables to the existing random variables consisting of features, etc. Here, for the interrelationship of the random variables, we took the approach of adding the random variables of subjective evaluation to the NBC (Naive Bayesian Classifier). In addition, by taking the same approach as the Probabilistic Graphical Model (hereinafter referred to as PGM), the formulation is formulated as an extension of NBC, so to speak. The validity of this method is evaluated as a problem of judging URL addresses for phishing and as a problem of judging conversational examples used in Telephone fraud. |
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| キーワード | （和） | 単純ベイズ分類器 / 確率的グラフィカルモデル / d分離 / / / / / |
| （英） | Naive Bayesian Classifier / Probablistic Graphical Model / d-separataion / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 411, ISEC2020-76, pp. 208-212, 2021年3月. | |
| 資料番号 | ISEC2020-76 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (IT, ISEC, WBS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IT2020-146 ISEC2020-76 WBS2020-65 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | WBS IT ISEC |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | WBS・IT・ISEC合同研究会 |
| テーマ（英） | Joint Meeting of WBS, IT, and ISEC |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | ISEC |
| 会議コード | 2021-03-WBS-IT-ISEC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 主観的評価を伴う因果推論への提案 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Proposal for Causal Inference with Subjective Evaluation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 単純ベイズ分類器 / Naive Bayesian Classifier |
| キーワード(2)（和/英） | 確率的グラフィカルモデル / Probablistic Graphical Model |
| キーワード(3)（和/英） | d分離 / d-separataion |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 池田 大地 / Daichi Ikeda / イケダ ダイチ |
| 第1著者 所属（和/英） | 神奈川大学大学院 (略称： 神奈川大) Graduate School of Kanagawa University (略称： Graduate School of Kanagawa Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 森田 光 / Hikaru Morita / |
| 第2著者 所属（和/英） | 神奈川大学大学院 (略称： 神奈川大) Graduate School of Kanagawa University (略称： Graduate School of Kanagawa Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 10:15:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | ISEC |
| 資料番号 | IT2020-146, ISEC2020-76, WBS2020-65 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.410(IT), no.411(ISEC), no.412(WBS) |
| ページ範囲 | pp.208-212 |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-02-25 (IT, ISEC, WBS) |
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