難読化されたメールに対する視覚ベースのスパムフィルタリング

この論文は、従来のテキストベースのスパムフィルタを回避するために視覚的な難読化技術を使用するスパムメールの増加する問題に対処しています。提案されたVBSFアーキテクチャは、人間の視覚処理を模倣し、メールをレンダリングし、抽出されたテキストと視覚的な外観の両方を分析することにより、新しいアプローチを提供します。報告された高い精度（98％以上）は、これらのタイプのスパムを検出する既存の方法よりも大幅な改善を示唆しています。

• •視覚的な難読化を使用するスパムメールの問題に対処。
• •新しい視覚ベースのスパム検出アーキテクチャ（VBSF）を提案。
• •人間の視覚処理を模倣するマルチステッププロセスを採用。
• •OCR、ナイーブベイズ、決定木、CNNを組み合わせる。
• •設計されたデータセットで高い精度（98％以上）を達成。