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.
전자메일은 가장 오래된 인터넷 서비스중의 하나로서 인터넷의 발달과 더불어 현대사회에 아주 중요하고, 필수적인 통신수단이 되었다. 개인적인 목적에서부터 중요한 비즈니스적인 목적으로 까지 이용되고 있는 전자메일은 그 특성상 보안에 취약하고, 그를 이용한 상업적 또는 악의적인 목적으로까지 이용되기도 한다. 그래서 최근 스팸메일의 차단과 상업성 광고 메일에 관련한 문제가 대두되고 있으며, 그에 관련된 대처 방안들이 많이 나오고 있는 실정이다. 이 논문에서는 스팸메일 및 상업적 목적의 광고성 메일 둥의 분류 및 차단에 관련하여 세 가지 측면, 즉 서버 레벨 차단, 네트워크구조 레벨 차단, 클라이언트 레벨 차단방법 중 클라이언트 레벨에서의 정보통신부 유해 사이트 DB를 이용한 스팸메일차단 시스템을 설계하고, 구현하였다.
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 새로운 스팸 메일 차단 시스템과 다양한 스팸 차단 기술에 대한 연구가 계속되고 있다. 그렇지만, 새로운 유형의 스팸 메일이 등장하면서 스팸 메일 차단률(Spam mail Filtering Rate)과 오인된 메일(False-positive mail) 발생률은 점차적으로 늘어나고 있다. 하지만 기존에 제안된 스팸 메일 필터링 알고리즘은 새로운 유형의 스팸 메일에 대응하기 위해 적용될 알고리즘 수의 증가와 효율적인 스팸 메일 필터링 알고리즘의 대응 관계에 대한 연구 부족으로 인하여 스팸 메일 차단 시스템의 처리 부하는 증가하고 이에 대한 신뢰성은 반감되고 있다. 본 논문에서는 스팸 메일 차단 시스템의 부하 처리 성능 및 신뢰성을 증가시키기 위해 Fit-FA Finder와 Privacy 기반의 오인된 메일을 복구시키는 SMBC플랫폼을 개발하고 성능을 분석하였다.
인터넷의 활용도가 높아짐에 따라, 스팸메일이 전체 메일에서 차지하는 비중이 점점 커지게 되었다. 전체 인터넷 자원에서 필요에 의해 사용되는 메일의 기능보다, 주로 광고나 악성코드 등의 전파를 위한 목적으로 사용되는 메일의 비중이 점점 커지고 있으며, 이를 방지하기 위한 컴퓨터 및 네트워크, 인적자원의 소모가 매우 심각해지고 있다. 이를 해결하기 위해 스팸 메일 필터링에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 현재는 문맥상의 의미는 없지만 가독상에서 의미를 해석할 수 있는 문장에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 방식의 메일은 기존의 어휘를 분석하거나 문서 분류 기법 등을 이용한 스팸 메일을 필터링 방법을 통해 분류하기 어렵다. 본 연구는 이와 같은 어려움을 해결하기 위해 메일의 제목에 대한 N-GRAM 색인화를 통해 베이지안 및 SVM 을 이용하여 스팸 메일을 필터링 하는 방법을 제안한다.
스팸 메일의 비율은 지속적으로 증가하여 최근 전체 이메일의 92.6%가 스팸 메일인 것으로 드러났다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따른 사용자의 액션 패턴을 기반으로 사용자의 관심에 따른 가중치를 적용하여 스팸 메일 여부를 가리는 방법을 다룬다. 액션간의 관계와 액션 사이의 시간에 따라 가중치를 차별화함으로써 얼마나 높은 필터링 성능을 보일 수 있는 지, 또한 학습 속도 향상에 얼마나 기여할 수 있는지를 측정할 것이다. 실험에서는 실제 메일 데이터를 이용하여 베이지안 분류자, 가중치가 부여된 베이지안 분류자와 본 논문이 제안하는 시스템의 학습 성능의 향상 속도를 비교할 것이다. 또한 제안된 시스템이 Concept Drift와 적응 학습, 그리고 개인화를 어떻게 다룰 지를 보일 것이다.
인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 종래의 인쇄 매체 상에 기술된 문서들은 점차 전자문서화 되기 시작했다. 이러한 문서들을 서로 다른 시스템 사이에서 상호 교환하기 위해서는 사용자가 원하는 논리적 구조를 태그로 구현할 수 있는 정형화된 문서 형태가 필요하다. 또한 이메일을 통한 개인적 정보를 얻고 또한 메일의 양이 갈수록 늘어나는 상황에서 카테고리별 자동 분류를 할 수 있는 에이전트가 현안이 되고 있다. 본 논문에서는 XML 형식의 메일에 XSL 문서를 임베디드하여 보내는 XML 이메일 시스템을 설계하여, 본 시스템을 이용하여 본문 내용을 카테고리별 자동 분류해주는 필터링 에이전트 인터페이스(Filtering Agent Interface)를 제안하고자 한다. XML 메일 서버를 통하여 수신된 메일은 XML과 XSL 형식에 따라 XML 메일 데이터베이스에 따로 저장되기 때문에 분석이 매우 용이하다는 장점을 이용하였다.
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 스팸메일도 매일 같이 쏟아져 나와 사회적 문제점으로 부각되고 있는 현실이다. 본 논문에서는 사용자 개개인에 맞게 메일을 자동 관리해주는 개인화 된 필터링 에이전트(Personalized Mail Filtering Agent)를 제안한다. 즉 새로운 메시지가 오면, 먼저 사용자의 메일 처리과정을 관찰하여 각각 개인에 맞는 룰을 형성하고, 만들어진 개인적 룰(personal rule)을 바탕으로 메시지를 자동 관리 즉 카테고리별 분류, 저장 및 불필요하나 메일이나 스팸메일을 삭제 해주는 것이다.
인터넷 이용자가 증가함에 따라 전자메일 사용자도 증가하고 있다. 전자메일 사용으로 통신상의 비용 및 시간이 절약되는 장점이 있지만 소수의 유저들이 상업적 목적으로 많은 유저에게 원하지 않은 메일(스팸메일)을 보냄으로써 물질적, 정신적 피해를 입히고 있다. 따라서 스팸 메일을 방지하기 위한 여러 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 스팸 메일 문제를 해결하기 위해 먼저 전자메일 시스템에 대한 구조를 살펴보고 MTA, MDA를 이용하는 스팸 메일 필터링 도구들을 비교 분석한 연구결과를 제시한다. 그리고 탐지 성능을 개선할 수 있는 새로운 방안을 제시한다. 제안 방법은 공개 배포용 MDA인 procmail에 기반한 것으로, 규칙(rule)을 매칭(matching)시키는 시간을 줄이는 것이다.
전자메일은 과거 매우 특이한 커뮤니케이션 방식이었으나 이제 그것은 일상의 통신방법 중 하나로 정착 되었다. 개인적인 목적에서부터 중요한 비즈니스적인 목적으로까지 이용되고 있는 전자메일은 그 특성상 보안에 취약하고, 그를 이용한 상업적 또는 악의적인 목적으로까지 이용되기도 한다. 그래서 최근 스팸메일의 차단과 상업성 광고 메일에 관련한 문제가 대두되고 있으며, 그에 관련된 대처 방안들이 많이 나오고 있는 실정이다. 이 논문에서는 스팸메일 및 상업적 목적의 광고성 메일등의 분류 및 차단에 관련하여 세 가지 측면 즉, 서버레벨 차단, 네트워크구조 레벨 차단, 클라이언트 레벨 차단방법 중 클라이언트 레벨에서의 스팸메일차단 시스템을 설계하고, 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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