전자메일이 일상의 연락수단일 뿐만 아니라 여러 가지 목적의 업무처리에 있어서도 중요한 통신수단으로 이용되고 있다. 이에 따라 전자메일의 중요도를 자동적으로 판정하는 문서 필터링 방법이 연구되고 있다. 본 논문은 수신된 메일문서에서 송신처, 제목, 문서유형, 시간제한 둥의 다중속성을 조합하여 구조적인 지식을 생성하여 전자메일을 자동으로 필터링하는 시스템을 구현한다.
최근 인터넷 사용자의 증가와 함께 전자상거래의 수요 또한 늘어나고 있다. 사용자는 인터넷 쇼핑몰을 이용하기 때문에 물건 구매 후 불만 사항이 있을 수 있으며 이는 e-mail을 통하여 접수될 것이다. 기준의 메일 기반 에이전트는 소비자가 e-mail로 접수한 소비자의 불만 사항들을 관리자가 하나하나 읽어보아야 하는 비효율적인 시스템이다. 관리자는 불만 처리에 대한 담당자가 아님에도 서버에 적재된 모든 메일을 읽어야만 하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 도착한 e-mail을 자동으로 분류, 전달하는 시스템을 제안한다. 서버에 도착한 메일의 내용을 분석하여 해당하는 데이터베이스의 테이블에 저장하고 그에 대한 확인 메일을 소비자에게 발송하도록 하는 소비자 불만 접수용 에이전트를 설계하였다.
컴퓨터와 네트워크의 보급이 일반화되면서 인터넷을 통한 정보 전달이 일상 생활처럼 되고 있다. 또한 인터넷, 무선통신, 그리고 자료교환에 대한 증가로 인해 다른 사용자와 접속하기 위한 방식은 빠르게 변화하고 있다. 그러나 이러한 전자메일에도 많은 문제가 존재한다. 기존의 전자메일은 간단한 방법으로 내용을 열람하거나 변조할 수 있어 중요한 정보나 사생활 노출의 위험에서 벗어날 수 없다. 이러한 데이타에 대한 보안이 기대에 미치지 못하고 있기 때문에 암호학적으로 강력한 전자메일 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문에서는 기본적인 정보보호 서비스 외에 기존의 전자메일 시스템에서는 제공되지 않는 배달 증명 및 내용 증명 기능을 제공하고 자바 암호 HPI를 사용하여 안전한 키 교환이 가능하도록 하였다.
최근, 컴퓨터와 네트워크의 보급이 일반화되면서, 인터넷을 통한 정보 전달이 일상 생활처럼 되고 있다. 또한 인터넷, 무선통신, 그리고 자료 교환에 대한 증가로 인해 다른 사용자와 접속하기 위한 방식은 빠르게 변화하고 있다. 이러한 인터넷 사용자간의 자료 교환 수단으로서 전자 메일은 표준이라 말할 수 있을 만큼 많이 사용되고 있고 현재에는 전 세계적으로 보안을 유지하기 위해 보안 메일이 각광을 받고 있다. 일반 편지에서부터 상업광고 목적의 전자 우편에 이르기까지 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 이러한 전자 메일에도 많은 문제가 존재한다. 기존의 전자 메일은 간단한 방법으로 내용을 열람하거나 변조할 수 있어 중요한 정보나 사생활 노출의 위험에서 벗어날 수 없다. 이러한 데이터에 대한 보안이 기대에 미치지 못하고 있기 때문에 암호학적으로 강력한 전자 우편 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문에서는 기본적인 정보 보호 서비스 외에 기존의 전자 메일 시스템에서는 제공되지 않는 배달 증명 및 내용 증명 기능을 제공하고 자바 암호 API를 사용하여 안전한 키 교환이 가능하도록 하였다.
네트워크와 컴퓨터 멀티미디어 기능들의 급격한 발달과 함께, 컴퓨터를 매개로 한 커뮤니케이션이 가능하게 되었고, 그 중에서도 음성을 통한 비실시간 커뮤니케이션 시스템은 그 잠재능력을 가짐과 동시에 연구가치가 충분히 있는 것으로 보인다. 본 논문은 프로젝트를 수행할 때 음성메일을 사용한 6그룹(총 24명, 3개의 문서작성 그룹과 3개의 프로그램 개발 그룹)을 대상으로 하나의 케이스 연구를 수행한 결과를 소개함으로써 프로젝트 수행이라는 특정 상황에서 비실시간 음성커뮤니케이션을 위한 대표적인 시스템인 음성메일의 사용성에 관한 전반적인 이해를 얻는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 본 논문을 통해 음성메일의 일반적인 사용목적, 프로젝트 수행 시 음성 메일 사용 목적은 물론, 프로젝트 특성에 따른 사용 방법의 차이, 음성메일을 많이 사용하지 않는 이유 등을 논의하고자 한다. 발견된 결과는 사용자 입장에서 음성메일이 갖는 특성에 대한 시스템 설계자의 이해를 돕는 하나의 가이드라인이 될 수 있을 것으로 본다.
인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 이메일의 사용자도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 일반 사용자나 전자상거래에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸 메일도 매일 같이 쏟아져 나오고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인에 맞게 메일을 자동 관리해 주는 즉 개인화된 분류가 가능하고, 또 언제 어디서나 로그인이 가능한 웹 메일 기반인 웹 메일 필터링 에이전트(Web Mail Filtering Agent for Personalized Classification)를 제안한다. 새로운 메일이 오면, 먼저 사용자의 메일 처리과정을 일정 기간 관찰하여 각각 개인에 맞는 룰(Personal rule)을 형성하고, 만들어진 룰을 바탕으로 메시지를 자동 관리 즉 카테고리별 분류ㆍ저장 및 개인에게 불필요한 메일이나 스팸 메일을 삭제 해 주는 것이다. 또한 시스템의 정확도를 높이기 위해 동적 임계치를 이용한 베이지안 알고리즘을 적용하였다.
현재 사용되고 있는 대부분의 전자 메일 시스템은 전달되는 메시지의 불법 누출, 불법 변조, 송·수신자의 신원 불분명, 송·수신 행위의 부인 등의 정보보호 위협요소를 가지고 있으며, 이에 대한 대책이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인터넷의 메일 시스템을 대상으로 정보보호 서비스를 구현하여 기존의 인터넷 메일 시스템에서의 정보보호에 대한 취약성을 보완하였다. 구현된 메일 시스템에서는 기존의 PEM이나 PGP에서 제공하고 있는 메시지 기밀성, 메시지 무결성, 송신자 신분 인증, 송신 부인 봉쇄 등의 정보보호 서비스를 제공할 뿐만 아니라, 아직까지 PEM이나 PGP에서는 제공하고 있지 못한 메시지 재전송 방지, 내용증명을 통한 수신 부인 봉쇄 서비스를 제공한다 또한 본 논문에서는 디지털서명 생성시 서명 블록을 생성하여 서명을 수행함으로써, 디지털 서명에 있어 보다 안전성을 높였으며, 암호화 블록을 생성하여 암호화 키를 암호화함으로써, 암호화 키에 대한 안전성 또한 높였다.
본 연구는 링크 유알엘 접속을 통해 스팸메일을 자동으로 차단하는 방법에 관한 것이다. 본 연구의 링크 유알엘 접속을 통한 스팸메일 자동 차단 방법은 다음과 같다. 1. 인터넷을 통해 연결되어 이루어지는 전자메일 시스템(서버)에서 수신되는 전자메일의 메시지 원본에 존재하는 링크 유알엘 정보를 추출하고, 2. 추출된 링크 유알엘 정보에 링크된 웹페이지에 접속을 수행하며, 3. 웹페이지의 컨텐츠 중에 미리 규정된 스팸 키워드가 존재하는 경우에 수신된 전자메일을 스팸메일로 분류하여 차단한다.
인터넷이 발달함에 따라 보안의 중요성이 커지고 있다. 그중 전자메일은 이제는 기업과 일반 사용자들이 인터넷에서 사용하는 중요한 서비스 중 하나가 되었다. 그러나 스니핑 공격, 아이디, 패스워드 유출 등 보안 취약점이 생기면서 많은 문제가 되고 있다. 본 논문은 비밀을 요하는 메일 내용을 대칭키 방식으로 암호화하여 별도의 복호화 과정을 수행하지 않는 경우 메일 내용을 읽을 수 없는 암호화 메일 프로그램의 구현 방법을 소개한다. 기존의 메일 서버를 사용하기 위해 SMTP 및 POP3 규약을 준수하고 서버에는 암호화된 메일이 저장되며 복화화는 송신자와 수신자 사이에 미리 공유한 키를 이용하여 수신자 및 송신자의 단말에서만 복화화가 이루어진다. 이러한 방식의 암호화 메일링 방법은 기존의 보안 시스템의 변경 없이 추가적인 보안 장치로 적용이 가능한 효율성이 있다.
이메일은 누구나 쉽게 정보를 교환할 수 있는 편리함 때문에 인터넷에서 가장 중요한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 순수한 의사소통의 수단이 아닌 스팸메일의 범람은 성인뿐만 아니라, 어린이 청소년에게도 무차별적으로 전송됨으로써 심각한 부작용을 낳고 있다. 본 논문은 점차 지능화 되는 신 유형의 음란 스팸메일로부터 청소년을 보호하기 위하여 새로운 방법의 음란메일 차단시스템을 제안하고자 한다. 기존의 스팸메일 차단시스템은 사용자가 직접 음란한 메일이라고 판단되는 메일에 대해 일일이 키워드를 설정하거나, 메일 내용 중에 텍스트만을 추출하여 패턴 매칭방법으로 분류하는 것이 대부분이었지만, 본 논문은 기존 방법의 문제점을 해결하기 위하여 이미지 내 Skin-Color분포의 Human Detection 알고리즘과 웹 로봇 에이전트의 하이퍼링크 분석기법을 사용하였다. 성능 측정결과, 형태소 분석과 Human Detection 알고리즘을 병합하여 적용한 경우 성능 측정에서 90% 정도의 F-measure를 보였지만, 추가적으로 웹 로봇 에이전트의 하이퍼링크 분석기법을 병합하여 적용한 경우 97% 이상의 F-measure를 보이며, 신뢰성이 높은 음란스팸메일 차단 시스템을 구현할 수 있다는 것을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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