• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.487-489
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• 2004

스팸 메일의 정의와 피해 현황을 살펴보고, 스팸 메일의 제도적ㆍ기술적인 규제 방법을 알아본다. 기술적인 규제 방법은 메일 클라이언트/서버 차원의 스팸 방지 방법, ASRG에서 제안한 메일 프로토콜과 헤더를 이용한 스팸 규제 방법, 온라인 우표제를 통한 스팸 규제 방법이 있다. 살펴본 규제 방법들을 분류해보고, 결론과 향후 연구 과제를 제시한다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.389-396
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• 2006

본 연구에서는 한국어와 영어 메일을 대상으로 2단계 스팸 메일 필터링 시스템을 구축하여 성능평가를 수행한다. 2단계 스팸 메일 필터링 시스템은 블랙리스트를 활용하는 1단계와 기계학습을 통한 지능적인 분류를 하는 2단계로 구성된다. 만약 새로 도착한 메일이 블랙리스트의 내용을 포함한다면 이 메일은 스팸 메일로 분류되고 그렇지 않은 메일은 2단계로 넘어가서 스팸 메일 여부를 판단하게 된다. 메일의 본문이 영어로 작성된 영어 스팸 메일을 일반 메일로부터 분류해내기 위해서는 우선 Stemming과 Stopping 기법을 이용하여 본문에서 정형화된 어휘정보들을 추출한다. 추출된 어휘정보들을 대상으로 속성벡터를 구축한 후 SVM 기계 학습을 시켜 SVM 분류기를 생성하여 지능적인 스팸 메일 필터링을 수행한다. 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 어떻게 선택하느냐에 따라 스팸 메일 필터링 시스템의 성능이 좌우된다. 따라서 SYM 기계 학습을 위한 속성벡터를 구축할 때 기준이 되는 자질을 선택하는 여러 알고리즘들을 적용하여 성능을 비교 분석한다. 그리고 한국어 스팸 메일 필터링 시스템과 비교하여 영어 스팸 메일 필터링 시스템의 전체적인 성능을 비교 분석한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.2
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• pp.255-263
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• 2006

It is common that a junk mail has an inconsistency of mail addresses between those of the mail headers and the mail recipients. In addition, users easily know that an email is a junk or legitimate mail only by looking for the title of the email. In this paper, we tried to apply the filtering classifiers of mail address validation check and the combination method of title-content weighting to improve the performance of junk mail filtering system. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we performed an experiment by applying them to Naive Bayesian classifier. The experiment includes the unit testing and the combination of the filtering techniques. As a result, we found that our method improved 11.6% of recall and 2.1% of precision that it contributed the enhancement of the junk mail filtering system.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2004.06a
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• pp.20-25
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• 2004

본 논문은 하이퍼링크를 활용한 2 단계 스팸 메일 필터링에 관한 방법을 제시한다. 일반적으로 스팸 메일의 본문에는 텍스트 문장보다는 그림이 더 많이 포함되어 있기 때문에 단어의 블랙리스트와 같은 전형적인 방법으로 스팸 메일을 구분하기에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스팸 메일에 포함되어 있는 하이퍼링크를 추출하여 해당 웹 페이지를 가져온 후, 이를 확장된 형태의 메일 본문이라 간주하여 텍스트 정보를 추출하였다. 또한 스팸 메일을 구분하기 위한 정보를 두 가지로 구분하여 사용하였는데, 메일 송신자의 정보와 확실한 스팸 키워드 리스트를 확실한 정보군으로 구분하여 먼저 적용하고, 이보다 덜 명확한 정보들은 토로 구분하여 속성벡터를 만들어 SVM 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 하이퍼링크를 통하여 웹페이지를 가져온 방법이 그냥 원본 메일만 사용한 방법보다 F-measure 값이 평균 2.8%의 성능향상을 보였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.2
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• pp.89-94
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• 2007

Even though lots of research have been doing about spam mail blocking technologies and their systems, the emergence of spam mails of new types causes the spam mail filtering rate to decrease and the occurrences of false-positive mails to increase. Therefore, existing spam mail filtering algorithms suffer from increasing load to be processed and decreasing reliability in spam mail blocking systems due to the shortage of newly developed algorithms and their research. This paper presents the Fit-FA Finder which is able to select appropriate algorithms to be applied and their procedures, and the development of the SMBC platform. The Fit-FA Finder is developed and implemented in the SMBC platform in which recovering process based on privacy information is employed for false-positive mails

• Review of KIISC
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• v.17 no.2
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• pp.66-79
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• 2007

스팸메일은 이메일이용자들에게 정신적인 피해, 경제적 손실을 주고 있어서, 스팸메일 방지대책이 매우 필요하다. 스팸방지대책의 하나로 스팸블랙리스트에 의한 스팸메일차단방법이 있으며 이메일수신자에게 스팸메일의 수신 양을 줄여주는 효과를 얻을 수 있어, 많은 ISP, 공공기관, 학교, 기업 등에서 이용되고 있다. 그러나 스팸메일 차단에 따른 선의의 이용자가 피해를 입는 경우가 있는 단점이 있다. 본 고에서는 다양한 스팸 대응 기법을 살펴보고, 우선 스팸 대응을 위한 대형 ISP의 사례를 살펴보았다. 우리나라 스팸대응효과는 스팸대응기관 중의 하나인 스팸하우스의 스팸발생 국가순위 등으로 확인한 바, '05.3.14일 현재 스팸발생국가 TOP 10 중에 우리나라는 3위, 스팸발생 ISP Top 10중에 코넷망(kornet.net)의 스팸발생순위는 2위를 차지하였는데, '06.9월과 '07.2월의 국가순위는 6위로 개선되었고, 코넷망은 10위권 밖으로 Top 10에 나타나지 않게 되었으며 스팸 발생 건수도 상당량 감소한 것으로 나타나는 등 효과를 발휘하고 있는 것으로 분석되었다. 또한, 본 고에서는 바람직한 스팸 대응 방안을 제시하였다.

• Digital Contents
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• no.8 s.111
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• pp.54-61
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• 2002

지난달 본지 7월호에서 국내 스팸메일관련 법규와 규제방식에 대해 살펴보았다. 그리고 스팸메일 관련 주요 논점별 분석과 입법 방향 논의에 대해 짚어보았다. 이번 호에는 미국, 유럽, 일본 등의 스팸메일에 관한 법적 규제의 동향에 대해 게재하고자 한다. 또 미국, 독일에서의 스팸메일에 관한 분쟁사례를 통해 국내 스팸메일 관련 분쟁 해결의 실마리를 찾을 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.11b
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• pp.969-971
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• 2010

전자우편(e-mail)은 매우 편리한 통신수단임에도 불구하고 무분별한 광고성 스팸메일(spam mail)의 침입과 타인의 메일을 가로채거나 변조가능성 등의 부작용 및 역기능으로 신뢰성에 문제가 되고 있다. 특히 기존의 스팸 방지 기술인 발송/수신 단계 스팸 방지 기술은 아직까지 스팸을 완벽하게 차단하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 스팸 방지 기술을 이용하여 1단계 차단을 거친 후 사용자 참여를 이용한 검증 시스템을 개발함으로써 스팸 차단 효율을 향상시키고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2004.10d
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• pp.214-219
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• 2004

전자 메일은 매우 많은 사람들이 사용하는 편리하고 효율적인 통신 수단이다. 그러나 전자메일 주소를 쉽게 획득할 수 있다면 점을 악용하기 때문에 사용자가 원하지 않는 메일 즉 스팸 메일에 대한 문제가 심각해지고 있다. 이러한 스팸 메일을 자동으로 분류해주는 스팸 필터는 주로 영어를 대상으로 하고 있으며, 규칙 기반 필터링보다는 통계적 학습을 통한 필터링 방법을 주로 사용하고 있다. 본 논문에서는 베이즈 정리를 기반으로 하는 3가지 분류 알고리즘을 한글 전자메일을 대상으로 하여 스팸 메일 특히 음란성 메일을 분류하는데 있어 그 성능을 평가하고자 한다. 실험 결과, 단어의 스팸일 확률만을 이용하는 방법이 나이브 베이즈 알고리즘이나 m-estimate를 이용하는 방법보다는 성능이 우수함을 알 수 있었다 특히, 단어의 스팸일 확률만을 이용하는 방법은 false positive rate를 0%로 유지하면서도 다른 방법들보다는 필터링을 잘 해내고 있음을 확인할 수 있었다. 그리고, 자질 선정에서는 명사나 명사/형용사를 사용할 경우에 그 에러율이 가장 적었다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.359-366
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• 2000

기업의 환경에서 이-메일(e-mail)은 회사내의 업무흐름을 완전히 뒤바꾸며 혁명적인 변화를 이끌고 있다. 업무 공간의 극복, 사내 커뮤니케이션의 극대화 등 이-메일이 제공하는 장점이 매우 많다. 그러나 최근 사회적 문제가 되고 있는 스팸 메일(spam mail)의 등장은 이러한 장점의 커다란 반대급부를 제공한다. 스팸메일이란 인터넷이용자들에게 원하지도 않았는데 무작위로 발송되는 광고성 이-메일을 일컫는 말로, 벌크(bulk)메일, 정크(junk)메일, 언솔리시티드(Unsolicited)메일과도 유사한 의미로 사용된다. 스팸메일은 사용자들로 하여금 스트레쓰의 요인이 되게 함은 물론, 이를 발신하고 수신하는 과정에서 이용되는 서버에 엄청난 부하를 줄 뿐만 아니라, 공공의 성격을 지니는 네트웍 자원을 아무런 비용의 지불 없이 독점하게 되는 좋지 않은 결과를 가져오게 된다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 기법 중 분류(classification tack) 문제에 적웅이 활발한 인공신경망 (artificial neural networks)과 의사결정나무(decision tree)기법을 이용하여 스팸메일의 분류와 예측을 가능케 하는 모형을 구축한다.