• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.235-237
• /
• 2005

인터넷 사용의 증가로 않은 사람들이 기존의 편지나 엽서를 사용하던 것을 전자 메일(e-mail)로 대체하고 있다. 전자 메일은 텍스트뿐만 아니라 그림, 음성, 동영상까지 전송이 가능하여 필요한 문서들도 첨부가 가능하여 많은 사람들에게 호응을 얻고 있지만 광고 메일이나 음란 사이트 홍보 메일로 사용되면서 많은 전자 메일 사용자들에게 정신적 피해를 주고 있으며 메일링 서비스를 하고 있는 업체들에게 큰 유해를 끼치고 있다. 본 논문에서는 사용자가 요구하지 않은 광고성 스팸 메일을 OTP(One Time Password)를 이용하여 효과적으로 차단하는 모듈을 제안, 설계한다. 기존의 차단 방식은 메일 서버에 저장된 메일들을 삭제하는 방식으로 메일 서버에 많은 과부하를 주며 메일 서버의 저장 용량을 낭비하여 사용자로 하여금 곡 필요한 메일들을 송, 수신 하지 못할 수도 있었다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 스팸 메일로 분류된 메일들을 메일 서버 자체에 저장하지 않는 방식을 사용하여서 기존의 문제점을 해결하였다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.11 no.1
• /
• pp.13-20
• /
• 2006

In this paper, we constructed a spam-mail filtering system based on the lexical and conceptual information. There are two kinds of information that can distinguish the spam mail from the legitimate mil. The definite information is the mail sender's information, URL, a certain spam keyword list, and the less definite information is the word lists and concept codes extracted from the mail body. We first classified the spam mail by using the definite information, and then used the less definite information. We used the lexical information and concept codes contained in the email body for SVM learning. According to our results the spam precision was increased if more lexical information was used as features, and the spam recall was increased when the concept codes were included in features as well.

• The KIPS Transactions:PartC
• /
• v.11C no.5
• /
• pp.689-696
• /
• 2004

The conventional email method based on a recipient mailbox has a structural weakness, which may cause the spam message problem and the extreme waste of recipient mailbox space, and also require an explicit recipient notification scheme. This paper proposes a new email method based on a sender mailbox and evaluates its performance. Under the new email method, a message is stored at sender mailbox instead of recipient one until an intended recipient reads the message, so that the burden of mailbox management such as removing spam message is now shifted to sender side. And also a sender can confirm whether an intended recipient has read his or her message by simply rummaging his or her sender mailbox. The results of Performance evaluation show that 75% of mailbox space and 90% of message traffic are reduced in conditions that the portions of spam message and multicasting message are 90% and 80%, respectively.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.19 no.3
• /
• pp.133-142
• /
• 2009

Although the average amount of spam users receive a day is statistically decreasing in Korea, they still complain of spam and insist there is a gap between the amount of spam users receive in reality and the amount of spam the users feel due to spam. This study analyzes the cause of the gap and suggests the way of complementing the traditional measure of the amount of spam receipt. In addition, we provide the conceptual framework of 'spam management index' that explains the overall spam counteract performances from the users' point of view. Especially, we develop the method of measuring 'spam stress' which can be used as an qualitative output element. Finally we apply the model in Korea to develop spam counteract policies.

• Review of KIISC
• /
• v.22 no.8
• /
• pp.7-14
• /
• 2012

이메일 스팸메일의 대부분은 악성코드에 감염된 좀비PC에 의해 발송된다. '11년 시만텍 보고서에 따르면 한국발 좀비PC에 의한 스팸메일 발송이 세계 1위를 차지했으며, '12년에도 상위수준을 유지하고 있다. 본 논문에서는 이메일의 패턴 분석을 통해 좀비PC 및 같은 공격명령을 받은 봇넷그룹을 자동으로 탐지하는 시스템을 개발하고, 이를 통해 산출된 다양한 데이터에 대한 분석결과를 제시한다. 좀비PC 및 봇넷그룹 탐지결과는 스팸메일 차단기술로 활용 가능할 뿐 아니라, 악성코드 유포동향 파악 등 다양한 목적의 분석에 활용 가능하다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04b
• /
• pp.553-555
• /
• 2004

최근 인터넷의 급속한 성장과 더불어 전자메일(I-Mail)은 의사교환의 필수적인 매체로 사용 되어지고 있다. 그러나 편리하고 비용이 들지 앉는 장정을 이용해 엄청난 양의 스맴 메일이 매일같이 솎아져 오고, 이를 해결하기 위한 다양한 연구들이 제시되어져 왔다. 특히. 문서 분류에 널리 쓰이는 베이지안 분류자(Bayesian classifier)가 가장 널리 이용되어지고 있는데, 정확도와 재현율에서 비교적 우수한 성능을 보이고 있다. 그러나 몇 가지 문제점을 갖고 있는데, 첫째, 사전에 사용자에 의해 스팸. 논스팸 메일에 대한 충분한 학습이 선행되어야 하는 정, 둘째, 필터링을 위한 연산시간이 소요되는 점, 셋째, 필터링의 대상이 되는 메일 본문의 내용이 적을 경우 정확한 필터링이 어렵다는 정 등의 문제점이 있다. 본 논문에서는 마지막 문제점으로 지적된 메일 본문의 내용이 적을 경우 즉, 연산을 위한 특징적인 단어들의 부족으로 정확한 분류가 불가능한 경우의 해결방안으로 온틀로지와 Semantic Enrichment 기법을 이용한 스팸 메일 필터링 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 시스템이 베이지안 분류자를 이용한 분류 시스템보다 정확도에서 4.1%, 재현율에서 10.5%. 그리고 F-measure에서 7.64%의 성능향상을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06c
• /
• pp.325-330
• /
• 2008

전자우편(email)은 인터넷의 급격한 보급으로 인하여 사용자들이 많이 사용하게 된 통신 메커니즘이다. 그러나 이러한 전자우편의 대중성을 상업적인 목적으로 이용한 스팸메일의 출현으로, 사용자들은 정신적 피해, 업무 방해, 메일서버의 트래픽 과부화로 인한 유지보수 비용 증가와 같은 문제점들을 접하게 되었다. 특히, 최근에는 광고성 이미지들을 첨부하는 등의 새로운 기법이 적용된 스팸메일의 발생으로 기존의 텍스트 기반의 스팸메일 필터링 기법들이 무의미하게 되었으며, 따라서 그로 인한 피해가 증가하는 추세이다. 이러한 이미지 기반의 스팸메일들의 필터링을 위하여 Support Vector Machine과 같은 기계학습 기법을 이용한 기법들이 제안되고 있으나, 여전히 그 성능은 만족스럽지 못하다. 본 논문은 전자우편으로부터 텍스트 및 시각적 의미를 분석하여 전자우편 온톨로지에 기술하고 스팸메일 판단을 위한 의미추론규칙을 적용함으로써 광고성 이미지가 첨부되어 있는 스팸메일을 효과적으로 필터링 하기 위한 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.335-337
• /
• 2003

본 논문에서는 정보화 사회에 있어서 E-mail 사용의 확산과 그에 따라 발생하는 컴퓨터 바이러스, 웜. 스팸메일 등의 출현에 따른 문제의 예방책으로써 메일서버스캐너를 제시한다. 이러한 필요성에 기반하여 기존의 개발된 메일스캐너의 개념을 이해하고 기능을 분석한다. 기능 분석을 통해 각각의 메일스캐너의 단점을 개선하고 장점을 강화하는 등의 새롭게 보강된 메일서버스캐너 기술을 제안한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.18 no.6A
• /
• pp.129-137
• /
• 2008

As the use of the internet increases, the distribution of spam mail has also vastly increased. The email's main use was for the exchange of information, however, currently it is being more frequently used for advertisement and malware distribution. This is a serious problem because it consumes a large amount of the limited internet resources. Furthermore, an extensive amount of computer, network and human resources are consumed to prevent it. As a result much research is being done to prevent and filter spam. Currently, research is being done on readable sentences which do not use proper grammar. This type of spam can not be classified by previous vocabulary analysis or document classification methods. This paper proposes a method to filter spam by using the subject of the mail and N-GRAM for indexing and Bayesian, SVM algorithms for classification.

• 정보화사회
• /
• s.156
• /
• pp.4-7
• /
• 2002