平成24年度春期 情報処理安全確保支援士 午前Ⅱ 問13

午前II 問13：ベイジアンフィルタリングは“学習して見分ける”迷惑メール判定だよ

ベイジアンフィルタリングは、過去に迷惑メールだったメールの中にどんな単語が多かったか、どんな出現パターンがあったかを学習して、新しく届いたメールが迷惑メールっぽいかを確率で判断する仕組みだよ。たとえば、先生が過去のカンニング例を見て“この特徴がある答案は怪しいかも”と判断するイメージに近いよ。

この問題で問われていること

ポイントは、許可リストのように“登録済みなら通す”仕組みや、送信ドメイン認証のように“送信元が正しいか確認する”仕組みではなく、メール本文などの特徴を学習して迷惑メールらしさを判定する方法だと見抜けるかだよ。

Bayesian Filtering

Bayesian filtering learns statistical features from user-classified spam and uses them to judge new messages

learn from classified spam\nstatistical judgment\nadaptive filtering

確認ポイント

• 学習型です。
• 利用者の仕分け結果を使う。
• 固定ルール型と区別する。

正解

エ

出典

問題文と解答は IPA 公開の過去問題冊子・解答例を基にしています。

選択肢ア

これはホワイトリスト方式の説明だよ。信頼できる人だけを受付名簿に載せて、名簿にない人は通さない、という考え方。迷惑メール判定の一つではあるけれど、自己学習して統計的に判定する方式の説明ではないので、この問題の答えとしては違うよ。

選択肢イ

これは送信元の正当性を確認する方式、例えばSPFのような考え方だよ。手紙でいうと『この差出人は本当にその住所の人かな？』と確認する感じ。送信元のなりすまし対策には役立つけれど、メール本文の特徴を学習して迷惑メールか判断する説明ではないよ。

選択肢ウ

これはオープンリレーサーバのブラックリストを使う考え方だよ。泥棒がよく使う抜け道リストを見て、『この道から来たなら怪しい』と判断するイメージ。データベース照合による判定であって、利用者の振り分け結果から学習する方式ではないよ。

選択肢エ（正解）

これはベイジアンフィルタの説明なので正解だよ。利用者が『これは迷惑メール』『これは普通のメール』と仕分けるたびに、メールの特徴を覚えていく仕組みなんだ。たとえば店員さんが怪しい注文のパターンを経験から覚えて、次から『これは怪しいかも』と確率で判断する感じだよ。