| 講演名 | 2021-03-05 主観的評価を伴う因果推論への提案 池田 大地(神奈川大), 森田 光(神奈川大), |
|---|---|
| PDFダウンロードページ |  PDFダウンロードページへ |
| 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． |
| 抄録(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. |
| 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 |
| キーワード(英) | Naive Bayesian Classifier / Probablistic Graphical Model / d-separataion |
| 資料番号 | IT2020-146,ISEC2020-76,WBS2020-65 |
| 発行日 | 2021-02-25 (IT, ISEC, WBS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | WBS / IT / ISEC |
|---|---|
| 開催期間 | 2021/3/4(から2日開催) |
| 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 |
| 委員長氏名（和） | 浜村 昌則(高知工科大) / 和田山 正(名工大) / 廣瀬 勝一(福井大) |
| 委員長氏名（英） | Masanori Hamamura(Kochi Univ. of Tech.) / Tadashi Wadayama(Nagoya Inst. of Tech.) / Shoichi Hirose(Univ. of Fukui) |
| 副委員長氏名（和） | 庄納 崇(インテル) / 藤井 雅弘(宇都宮大) / 小嶋 徹也(東京高専) / 伊豆 哲也(富士通研) / 國廣 昇(筑波大学) |
| 副委員長氏名（英） | Takashi Shono(INTEL) / Masahiro Fujii(Utsunomiya Univ.) / Tetsuya Kojima(Tokyo Kosen) / Tetsuya Izu(Fujitsu Labs.) / Noboru Kunihiro(Tsukuba Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 荒井 伸太郎(岡山理科大) / 中村 僚兵(防衛大) / 野崎 隆之(山口大) / 廣友 雅徳(佐賀大) / 面 和成(筑波大) / 山本 大(富士通研) |
| 幹事氏名（英） | Shintaro Arai(Okayama Univ. of Science) / Ryohei Nakamura(National Defence Academy) / Takayuki Nozaki(Yamaguchi Univ.) / Masanori Hirotomo(Saga Univ.) / Kazunari Omote(Tsukuba Univ.) / Dai Yamamoto(Fujitsu Labs.) |
| 幹事補佐氏名（和） | Duong Quang Thang(奈良先端大) / 森山 雅文(NICT) / 木下 雅之(千葉工大) / 太田 隆博(専修大) / 米山 一樹(茨城大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Duong Quang Thang(NAIST) / Masafumi Moriyama(NICT) / Masayuki Kinoshita(Chiba Univ. of Tech.) / Takahiro Ohta(Senshu Univ.) / Kazuki Yoneyama(Ibaraki Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Wideband System / Technical Committee on Information Theory / Technical Committee on Information Security |
|---|---|
| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 池田 大地 / Daichi Ikeda |
| 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） | 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.) |
| 発表年月日 | 2021-03-05 |
| 資料番号 | IT2020-146,ISEC2020-76,WBS2020-65 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | IT-410,ISEC-411,WBS-412 |
| ページ範囲 | pp.208-212(IT), pp.208-212(ISEC), pp.208-212(WBS), |
| ページ数 | 5 |
| 発行日 | 2021-02-25 (IT, ISEC, WBS) |