본 연구에서는 이메일 사용자별로 제공받은 사용자 선호 정보 대상으로 EM 클러스터링을 수행하여 사용자 클러스터를 만든 후, 사용자 클러스터들의 이메일 반응 분포를 계산함으로써 사용자 취향에 따라 동일한 이메일에 대해서도 서로 다른 반응을 가질 수 있다는 사실을 확인하려고 한다. 그 결과로부터 현재의 내용기반 방식과는 다르게 사용자 선호도를 고려한 스팸 메일 필터 구축 방법을 제안한다.
대부분의 웹 메일 서비스는 SMTP와 POP3을 이용하여 구현된다. 이런 웹 메일 서비스는 기본적인 송수신 기능뿐만 아니라, 여러 가지 부가적인 기능을 사용자들에게 제공한다. 하지만 메일 송수신 데이터는 그것을 관리하는 서버에 저장되기 때문에, 이 서버에 대한 접속 권한이 없는 일반 웹 메일 사용자는 자신의 메일 데이터를 가공할 수가 없다. 본 논문에서는 XML을 이용한 웹 메일 통합 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서는 기존의 웹 메일 시스템에 저장된 메일 데이터와 사용자 환경을 B%문서로 변환하고 데이터베이스에 삽입한다. in 데이터를 데이터베이스에 저장하기 위해 XML을 이용한 동적인 문서처리 방법을 사용하고 변환된 XML파일을 레코드 단위로 분석한다. 제안된 시스템은 사용자가 자신의 메일 계정을 변경할 경우에, 구축된 데이터베이스를 이용하여 자신의 메일 데이터와 환경 설정을 쉽게 할 수 있도록 한다. 변환된 XML 문서는 무선인터넷 마크업 언어인 WML(Wireless Markup Language)로도 쉽게 변환 가능하여 모바일(Mobile)서비스를 지원하는 경우, 재구축으로 인한 시간과 경비의 낭비와 개발자의 수고를 덜 수 있다
스피어피싱 메일 공격은 특정 대상의 정보를 지속적으로 수집하여 이용하므로 지능적이고 새로운 공격 유형인 APT 공격이나 사회공학적 공격의 일환으로 공격 대상에 미치는 영향이 매우 크다. 스피어피싱 메일은 공격 대상, 목적, 수단 등이 스팸메일과 다르므로 보편적인 스팸메일 필터링 서비스 기능으로는 대응에 한계가 있다. 본 논문에서는 상대적으로 보안성이 취약한 중소기업을 대상으로 호스팅 메일 서비스를 제공하는 기업의 메일 보안 기능이 스피어피싱 메일 공격에 대응할 수 있는지를 분석한다. 분석 결과에 따르면, 스피어피싱 메일 공격 방식이 다양해짐에도 불구하고 제공하고 있는 메일 보안 서비스는 스팸메일을 포함한 메일 관리 수준에 머물러 있다고 판단할 수 있다. 분석 결과는 스피어피싱 메일 공격에 대한 체계적이고 효과적인 대응방안 도출을 위한 기초로 활용될 수 있다.
사용자마다 임의의 메일에 대한 반응은 자신의 취향에 따라 다를 수 있다. 본 논문에서는 사용자 선호 온톨로지를 구축함으로서 스팸 메일을 줄이고자 한다. 사용자의 행동양식을 기술하는 온톨로지를 정의하기 위하여, 사용자들의 선호도 정보와 그들의 이메일에 대한 반응을 연구하기 위한 연관성 분류 마이닝 방법을 적용했다. 생성된 분류 규칙은 정형화된 온톨로지 언어로 표현된다. 사용자 선호 온톨로지는 어떤 메일이 느팸 또는 비스팸 인지를 의미있는 양식으로 설명할 수 있다. 또한 사용자들의 온톨로지에 대한 이해력 향상을 위해 논리합성에 기반한 새로운 규칙 최적화 절차를 제안하여 불필요한 규칙들을 제거한다.
스팸메일로 인한 피해가 크게 늘어나고 있어 스팸 필터링과 차단에 관한 연구가 활발하다. 스팸메일 차단에 이메일 주소 대신 userID(사용자아이디)를 비교하여 처리 속도를 빠르게 하는 방법을 제안한다. userID가 중복되어 스팸메일이 통과하는 경우가 2% 정도 발생하는데 해당 도메인을 불량 도메인 목록에 등록해서 차단한다. 제안된 방법은 이메일 주소를 비교하는 방법 보다 DB용량도 줄어 들고, 문자의 비교에서 약 3.7배 속도가 향상된다. userID의 자동등록을 위해 등록되지 않는 메일이 수신되면 비밀단어를 반송하는 방법을 적용하였다.
우리는 지지벡터기계를 이용하여 스팸 이메일을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 단어의 어휘 정보와 품사 태그 정보를 지지벡터기계의 자질로 사용한다. 우리는 카이 제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택한 후 각각의 자질을 문서 빈도(TF)와 역문헌빈도(IDF) 값으로 표현하였다. 자질들을 이용하여 SVM을 학습한 후, SVM 분류기는 각각의 이메일의 스팸 유무를 결정한다. 실험 결과, 웹메일 시스템에서 수집한 이메일 데이터에 대해 약 82.7%의 정확률을 얻었다.
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.
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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