• 정보보호학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.645-653
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• 2014

본 논문은 최근 휴대전화 사용 급증에 따라 계속 이슈가 되고 있는 스팸 문자 및 스미싱(Smishing)과 관련해서 금융기관에서 고객들에게 발송되는 SMS(Short Message Service)문자의 진위여부를 저비용, 고효율 측면에서 효율적으로 식별할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 먼저 본 논문에서는 스팸문자를 차단하기 위한 기존의 노력 및 대책에 대한 문제점 및 한계를 언급하고 그 한계를 효과적으로 극복할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 제시된 개선방법에 대해 다양한 계층의 고객들에 대한 설문조사와 직접 구현 및 적용을 통해 그 효과성을 증명하려고 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.283-286
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• 2011

스팸 메시지는 불특정 다수에게 보내지는 광고성 메시지로서 최근 들어 그 양이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 모바일 환경에서의 스팸 메시지 필터링을 위한 시스템을 제안하며 기존 환경에서 자주 사용되었던 키워드 기반 필터링 시스템의 단점을 해결하고자 고안되었다. 베이지안 네트워크를 통해 스팸 메시지들의 패턴을 추출하고 추출된 패턴을 멀티 레이어 퍼셉트론을 이용해 학습하여 메시지들을 분류한다. 이 시스템을 통해 약 93.5%의 필터링 정확도률을 얻었으며 키워드 선택 대신 스팸 메시지를 선택해 학습시킴으로서 사용하기 쉽고 사용자에 맞는 시스템을 구성할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.159-167
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• 2007

본 연구는 D 대학 재학생 482명으로부터 설문조사하여 대학생의 휴대폰을 통해서 수신되는 스팸문자메시지의 정도 그리고 휴대폰 중독정도를 살펴보았다. 대학생들은 하루에 평균 스팸 문자메시지를 1번에서 2번 정도 수신하는 것으로 나타났다. 수신 스팸 메세지 중에서 상품광고에 대한 내용이 가장 많았고, 스팸 메세지는 거의 확인하지 않는 것으로 조사되었다. 휴대폰의 중독에 대해서는 응답자의 평균 중독점수는 100점 만점에 38.73점으로 나타났으며 60점 이상자 수는 47명으로 9.75%에 해당되며, 70점 이상자는 13명으로 2.70%에 해당되는 것으로 나타났다. 또한 학생들은 나이가 적을수록 그리고 기타지역 출신 학생이 중독적 집단에 많이 포함되어 있었고, 2년제 학생이 3년제 학생 보다 더 많은 학생이 중독적 집단에 많이 포함되어 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.70-72
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• 2002

전자우편(E-Mail)은 아주 편리한 통신수단이지만, 무분별한 광고성 스팸메일(Spam-Mail)의 침입과 무단으로 타인의 메일을 가로채거나 변조할 수 있기 때문에 메일의 신뢰성이 문제가 되고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 메일의 제목과 내용의 문자열을 분석하여 자동으로 스팸메일을 구분할 뿐만 아니라 보안도구인PGP(Pretty Good Privacy)를 이용하여 메일을 암호화하고 인증하여 근본적으로 스팸메일을차단하는 시스템을 개발한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1393-1399
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• 2019

인터넷의 급속한 성장으로 데이터의 송수신의 편리성과 비용이 들지 않는다는 장점 때문에 매일 수백만 건의 무차별적인 광고성 스팸 문자와 메일이 발송되고 있다. 아직은 스팸 단어나 스팸 번호를 차단하는 방법을 주로 사용하지만, 기계 학습이 떠오름에 따라 스팸을 필터링하는 방법에 대해 다양한 방식으로 활발히 연구되고 있다. 그러나 스팸에서만 등장하는 단어나 패턴은 스팸 필터링 시스템에 의해 걸러지지 않기 위해 지속적으로 변화하고 있기 때문에, 기존 기계 학습 메커니즘으로는 새로운 단어와 패턴을 감지, 적응할 수 없다. 최근 이러한 기존 기계 학습의 한계점을 극복하기 위해 기존의 지식을 활용하여 새로운 지식을 지속적으로 학습하도록 하는 Lifelong Learning(이하 LL)의 개념이 대두되었다. 본 논문에서는 문서 분류에 가장 많이 사용되는 나이브 베이즈와 Lifelong Machine Learning(이하 LLML)의 앙상블 기법을 이용한 스팸 메시지 필터링 방법을 제안한다. 우리는 기존 스팸 필터링 시스템에 가장 많이 사용되는 나이브 베이즈와, LLML 모델 중 ELLA를 적용하여 LL의 성능을 검증한다.

• 산업융합연구
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• 제19권6호
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• pp.37-47
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• 2021

오늘날 이메일(E-mail), 스마트폰, SNS 등의 다양한 정보통신 매체는 정보공유 및 의사소통을 위한 필수품이다. 하지만 불법으로 수집한 개인정보와 보안에 취약한 기기를 활용하여 대량으로 불법 스팸을 보내거나, 사기에 이용하기 위한 악의적인 공격에 이용되고 있다. 불법스팸과 스미싱, 사기 메일(SCAM) 등은 기업과 사용자들에게 정신적 피로감 등의 사회적 비용뿐만 아니라 IT인프라 자원의 불필요한 소모와 경제적 손실 등 직간접적으로 많은 피해를 주고 있다. 스팸 관련 법제도가 마련되어 있지만 교묘히 회피하여 여전히 기승을 부리고 있고 피해자가 지속적으로 발생하고 있어 문제점이 없는지 검토가 필요하다. 불법스팸을 차단하고 이로 인한 사기 피해를 예방하기 위해 관련 제도를 개선하는데 기여하는 학술적 연구가 필요한 상황이다. 본 연구는 국내외 법제도와 스팸 관련 대응 활동과 문제점을 도출하고 정책적 개선 방안을 제안하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.195-200
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• 2008

본 논문에서는 형태소 분석을 이용한 확률 기반 한국어 SMS 스팸 필터링 기법을 제안한다. 기존 연구에서는 단어 및 문자 단위 어휘 정보를 자질로 이용한 영어 및 스페인어 SMS 스팸 필터링 방법들이 있다. 하지만 교착어인 한국어의 경우, 어근과 접사의 조합에 의해서 다양한 어절이 형성될 수 있다. 따라서 어절단위 어휘 정보를 자질로 사용할 경우, 미등록어(out of vocabulary) 문제가 발생한다. 특히, 매우 적은 수의 단어들로 구성된 SMS 메시지의 경우에는 이 문제가 매우 심각하다. 본 논문에서는 형태소 분석을 이용하여 이러한 문제점을 해결하고자 하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 연구와 비교하여 10.6%의 스팸 분류 정확률 향상을 보였다. 또한 미등록어만을 포함하는 SMS 메시지의 수는 약 77% 감소하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.105-112
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• 2009

오늘날 캡차(CAPTCHA)는 계정 생성, 광고, 스팸 메일 등 자동화된 소프트웨어 대리자에 의한 다양한 공격을 방어하는데 널리 사용되고 있다. 초기 캡차의 문자들은 왜곡이 심하지 않아서 사용자들은 캡차 문자들을 쉽게 인식할 수 있었다. 이런 이유 때문에 이미지 처리, 인공지능 등의 다양한 기술들을 사용하여 많은 캡차들이 쉽게 무력화 되었다. 이에 대한 대안으로 캡차에 노이즈를 추가하거나 캡차 문자를 왜곡함으로써 문자 기반의 캡차 공격을 어렵게 만들었지만 캡차에 노이즈를 추가하거나 캡차 문자를 왜곡하는 것은 사용자들이 캡차 문자를 읽는 것을 더 어렵게 만들었다. 캡차의 가독성을 보완하기 위하여 몇몇 캡차들은 서로 다른 색상을 가진 문자를 사용했다. 그러나 서로 다른 문자의 색상을 사용하는 것은 캡차를 공격하기 원하는 공격자에게 이점을 제공했다. 이 논문에서는 색상을 기초로 문자열 캡차의 인식 성공률을 높일 수 있는 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권4호
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• pp.409-416
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• 2006

본 논문에서는 스팸메일 영상에서 텍스트 영역의 추출을 위한 색상 레이어기반의 알고리즘을 제안한다. CLTE(color layer-based text extraction)는 색상 레이어를 사용하여 영상을 8개로 나눈다. 8개 각각의 영상에서 연결요소를 추출한 후, 연결요소의 크기에 의해서 텍스트 영역과 비텍스트 영역을 분류하고 텍스트 영역을 추출한다. 또한, 추출된 텍스트 영역으로부터 회손된 획 정보를 복구하는 알고리즘을 제안한다. 이진영상내의 한글 문자에는 두 가지 형태의 손상된 획이 존재한다. 첫째 중성 획에 해당하는 'ㅣ' 나 'ㅡ' 등의 획들이 지워지는 경우와, 둘째 초 종성 획에 해당하는 'ㅁ' 이나 'ㅇ'이 흑화소로 채워지는 경우가 있다. 제안한 알고리즘은 이러한 두 가지 손상된 획들을 복구해준다. 200개의 스팸메일 영상을 사용한 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존의 텍스트 추출 알고리즘보다 10% 이상 우수함을 관측하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권6A호
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• pp.129-137
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• 2008

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.