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본 발표 자료는 소프트웨어 무결점 연구(ROSAEC) 센터의 제 5회 워크샵에서의 튜토리얼 발표(tutorial talk)에 사용되었다.


개요

스팸 메일을 걸러내기 위한 방법들 중, 기계 학습 기법을 활용한 몇 가지 기법들을 간략히 소개한다. 서론에서는 스팸이라는 말의 어원, 스팸의 동기, 피해 사례 등을 다루고, 본론에서는 베이지안 스팸 거름법 및 그것의 확장 기법들을 소개한다. 결론에서는 전체적으로 다룬 내용들을 요약, 정리한다.


차례
  • 스팸의 어원
  • 왜 스팸 메일을 보내는가?
  • 스팸 메일에 당한 사례
  • 스팸 방지를 위한 노력
  • 기계 학습을 활용한 스팸 걸러내기
  • 베이지안 스팸 거름법(Bayesian Spam Filtering)
  • 복수 단어 인식 단위로의 확장(Multiple-Word Feature)
  • 마르코비안 거름법(Markovian Filtering)
  • 은닉 마르코프 모형과 난독화 문제 해법(Deobfuscation with Hidden Markov Model)
  • 정리
  • 질의응답
  • 참고자료 및 참고문헌




Posted by AALab
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