[2L1-GS-10t] AI application

10:00 AM - 10:15 AM JST(1:00 AM - 1:15 AM UTC)

[2L1-GS-10t-05] A Lightweight Similar Message Counter for Adaptive Spam Filtering

〇Yusuke Miyake¹, Kentaro Kuribayashi¹ (1. GMO Pepabo, Inc.)

Keywords:

Spam Filtering,Anomaly Detection

機械学習モデルによるスパム検知は高精度な判定が可能である一方，新パターンの検知から再学習・反映までの期間，システムは未知のスパムに対して脆弱となる．
本研究では，これを補う，頻度変化に応じて判定を調整する適応的スパムフィルタのための軽量な類似メッセージカウンタを提案する．
テキストと画像に対する軽量なハッシュ手法と時間窓を用いた近似頻度計算により，マルチモーダルなメッセージに低遅延・省メモリで逐次対応する．
スパムキャンペーンのシミュレーション評価の結果，平均3〜4件の検出遅延でスパムの亜種を検出可能であり，処理時間は1件あたり36〜42μs，メモリ使用量は4〜7MBで実現できることを示した．