• Title/Summary/Keyword: 스팸 메일

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A Study on Improving Spam Management Index (스팸메일 관리지표 개선에 관한 연구)

  • Yoo, Jin-Ho;Lim, Jong-In
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.19 no.3
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    • pp.133-142
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    • 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.

A spam mail blocking method using collection and frequency analysis (수집과 빈도분석을 통한 스팸메일 차단 방법)

  • Baek Ki-Young;Kim Seung-Hae;Choi Jang-Won;Ryou Jae-Cheol
    • The KIPS Transactions:PartC
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    • v.12C no.1 s.97
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    • pp.137-146
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    • 2005
  • The email using internet is situated by means of basic communication method that ordinardy people use. Thereby damage scale of the spam mail becomes wider. The many blocking methods of the spam mail are proposed and archived. Hut they are insufficient to block various types of spam mail The blocking method of spam mail proposed by this paper is consisted of 3 steps (collection, frequency analysis and blocking). It can effectively block various types of spam mail using collected spam mail and various forms of spam mail that changes.

An Approach to Detect Spam E-mail with Abnormal Character Composition (비정상 문자 조합으로 구성된 스팸 메일의 탐지 방법)

  • Lee, Ho-Sub;Cho, Jae-Ik;Jung, Man-Hyun;Moon, Jong-Sub
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.18 no.6A
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    • pp.129-137
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    • 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.

Trend on Spam -Mail Countermeasure of Korea, China and Japan (한국.중국.일본의 스팸메일 대응 동향)

  • Park, S.Y.;Lee, B.N.;Park, W.;Kang, S.G.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.19 no.5 s.89
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    • pp.169-176
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    • 2004
  • 인터넷의 발달과 함께 스팸메일이 세계적으로 기승을 부리고 있으며, 특히 한국, 중국, 일본에서의 스팸 발생건수는 꾸준한 증가세를 보이고 있다. 이와 같이 엄청난 양의 스팸메일로 인하여 처리시간, 처리비용 발생 등의 피해가 증가하고 있으며, 이를 저지하기 위하여 각 국에서는 법적, 제도적 대응방안을 마련하고 있다. 이에 본 고에서는 스팸메일의 증가에 적극적으로 대응 방안을 마련하고 있는 한국과 중국 및 일본의 스팸메일 수신/발신 현황 및 이에 대응하기 위한 법률 제정 등의 스팸메일 대응 동향을 살펴보고자 한다.

Spam mail analysis using SVM with feature selection (Feature Selection을 이용한 SVM 스팸 메일 분석)

  • Lee Kwang-Su;Sohn Kirack
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.736-738
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    • 2005
  • 오늘날 인터넷 환경의 급속한 발전으로 인하여 이메일을 통한 메시지 교환이 급속히 증가하고 있다. 그러나 이메일의 편리성에도 불구하고 개인이나 회사에서는 스팸 메일로 인한 시간과 비용의 낭비가 크게 증가하고 있다. 이러한 스팸 메일에 대한 문제들을 해결하기 위해서 많은 방법들이 연구되고 있다. 본 논문에서는 패턴 분류 문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 정상 메일과 스팸 메일을 분류할 수 있는 최적의 항목을 찾고자 한다. 그 방법으로 Feature Selection 기법을 사용하여 항목을 선별하였으며 이 선별된 항목이 얼마나 정확한 구분력을 가지고 있는지를 나타내고자 한다.

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E-Mail Classification Using Text and Domain Name (텍스트와 도메인 네임을 이용한 메일 분류)

  • 김원화;이일병
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.256-258
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    • 2003
  • 정보화 시대에는 사람들의 모든 활동이 인터넷을 통해서 대부분 이루어진다. 이중에서 전자 메일이 차지하는 비중은 매우 크다. 고객 유치를 위한 기업들의 광고와 배움을 위한 강의, 자신의 관심 분야에 대한 정보 등을 전자 매일로 받아보게 되는 것이 더 많아 질것이다. 이러한 상황에서 사람들은 자신이 필요로 하는 메일과 필요로 하지 않는 메일을 분류하는데 많은 시간을 낭비한다. 사람들은 이러한 시간 낭비를 줄이기 위해서 메일 분류 시스템을 사용한다. 현재 사용되고 있는 매일 분류 시스템은 스팸 매일을 기준으로 하고 있다. 그러나 오분류되는 메일들이 있어 사용자가 스팸 메일을 다시 보는 경우가 있어 한계를 보인다. 본 논문에서는 사람들이 자신이 원하는 메일과 그렇지 않은 메일을 분류하기 위해서 1차 분류로 긍정어와 부정어를 이용하여 전자 메일을 분류하고 2차 분류로 도메인 네임을 이용하여 분류한다.

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이메일 스팸트랩 기반 좀비PC/봇넷그룹 탐지 현황

  • Lee, Tae-Jin;Jeong, Hyun-Cheol;Lee, Jae-Il
    • Review of KIISC
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    • v.22 no.8
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    • pp.7-14
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    • 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.

Detecting spam mails using Text Mining Techniques (광고성 메일을 자동으로 구별해내는 Text Mining 기법 연구)

  • 이종호
    • Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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    • 2002.05a
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    • pp.35-39
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    • 2002
  • 광고성 메일이 개인 당 하루 평균 10통 내외로 오며, 그 제목만으로는 광고메일을 효율적으로 제거하기 어려운 현실이다. 이러한 어려움은 주로 광고 제목을 교묘히 인사말이나 답신처럼 변경하는 데에서 오는 것이며, 이처럼 제목으로 광고를 삭제할 수 없도록 은폐하는 노력은 계속될 추세이다. 그래서 제목을 통한 변화에 적응하면서, 제목뿐만 아니라 내용에 대한 의미 파악을 자동으로 수행하여 스팸 메일을 차단하는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 정상 메일과 스팸 메일의 범주화(classification) 방식으로 접근하였다. 이러한 범주화 방식에 대한 기준을 자동으로 알기 위해서는 사람처럼 문장 해독을 통한 의미파악이 필요하지만, 기계가 문장 해독을 통해서 의미파악을 하는 비용이 막대하므로, 의미파악을 단어수준 등에서 효율적으로 대신하는 text mining과 web contents mining 기법들에 대한 적용 및 비교 연구를 수행하였다. 약 500 통에 달하는 광고메일을 표본으로 하였으며, 정상적인 편지군(500 통)에 대해서 동일한 기법을 적용시켜 false alarm도 측정하였다. 비교 연구 결과에 의하면, 메일 패턴의 가변성이 너무 커서 wrapper generation 방법으로는 해결하기 힘들었고, association rule analysis와 link analysis 기법이 보다 우수한 것으로 평가되었다.

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Ontology-based Anti-Spam System using Semantic Inference Rules (의미추론규칙을 이용한 온톨로지 기반의 스팸방지 시스템)

  • Heu, Chung-Hwan;Jeong, Jin-Woo;Joo, Young-Do;Lee, Dong-Ho
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06c
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    • pp.325-330
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    • 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.

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An Implementation of the Spam Mail Prevention System Using Reply Message with Secrete Words (비밀단어의 회신을 이용한 스팸메일 차단 시스템의 구현)

  • Ko Joo Young;Shim Jae Chang;Kim Hyun Ki
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.8 no.1
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    • pp.111-118
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    • 2005
  • This paper describes an implementation of the spam mail prevention system using reply message with secrete words. When user receives a new e-mail, the e-mail address is compared with the white e-mail addresses in database by the system. If user receives a new e-mail which does not exist in a white e-mail addresses database, a reply e-mail attached with secrete words is delivered automatically. And the system is compared with the white domains first for intranet environment. It speeds up processing time. proposed algorithm is required a small database and faster than the black e-mail addresses comparison. This system is implemented using procmail, PHP and IMAP on Linux and the user can manage the databases on the web.

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