研究者情報 | 神奈川大学

モリタ　ヒカル Morita Hikaru 森田　光所属神奈川大学情報学部システム数理学科神奈川大学大学院工学研究科工学専攻（情報システム創成領域）職種教授
発表年月日	2021/03/05
発表テーマ	主観的評価を伴う因果推論への提案
発表学会名	電子情報通信学会　情報セキュリティ研究専門委員会　ISEC2020-76
主催者	電子情報通信学会
学会区分	研究会・シンポジウム等
発表形式	口頭（一般）
単独共同区分	共同
開催地名	オンライン
発表者・共同発表者	池田大地、森田　光
概要	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．