현대에는 인터넷과 휴대폰의 대중화로 인해 일반 국민들도 전자메일 클라이언트를 통해 통신이 매우 자유롭다. 전자메일의 사용은 개인적인 일은 물론 기업 사무, 광고 메일, 뉴스, 광고 메일 등 폭넓게 이용되고 있으나 여러 문제점들이 나타나고 있다. 이제는 전자메일 클라이언트에 자연언어 처리 기술의 고급 기능의 탑재와 컴퓨터 바이러스 혹은 스팸 메일을 방지하는 고기능이 임베디드 되어야 한다. 이 기술을 이용하여 전자메일의 내용에 포함된 작성자의 "즐거움", "성남", "슬픔"등 인간의 감정 표현을 여섯 가지의 감정 속성(전달 내용, 말투 표현, 불쾌 표현, 기쁨 표현, 슬픔 표현, 상대방 입장)으로 자동 매핑 하여 메일 클라이언트의 송신과 수신 프로세서에서 보다 정밀한 사람의 감정을 이해하고자 한다. 본 논문에서는 메일의 송신 전에 문서의 내용 중에 불쾌한 표현이 존재하면 제거하도록 문서 교정을 독려하는 지능적인 전자메일 클라이언트 시스템을 설계하고 구현하였다.
최근 랜섬웨어, 스피어 피싱, APT공격 등 전자메일을 통한 다양한 수법의 사이버 위협이 커지고 있다. 이러한 공격의 특징은 과거 패턴기반탐지 등의 기술적 대책을 우회하기 때문에 개인의 보안인식 개선을 통한 관리적 대응이 중요하다는 점이다. 본 연구는 현장실험을 통해 이러한 스팸메일 공격에 취약한 임직원들의 인적요인을 연구하고 향후 개선방안을 수립하고자 하였다. 한 기업의 임직원을 대상으로 7차례에 걸쳐 훈련용 스팸메일을 발송하고 열람정보를 분석한 결과 훈련의 횟수와 수신자의 성별, 나이, 근무지 등의 인적요인이 열람율과 관계가 있음을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 훈련개선 방안을 도출하여, 향후 각 기관의 실효성 있는 모의훈련 수행과 인식개선을 통한 대응능력 향상에 도움이 되고자 한다.
인터넷 사용의 보편화로 이메일의 양이 급속히 증가하고 있다. 따라서 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류는 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 클러스터링을 이용한 다원 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)을 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적 분류 체계 방법을 결합한 새로운 자동 이메일 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.
자연영상이나 스팸메일 영상으로부터 텍스트 영역을 추출하고 추출한 텍스트 영역에 이진화를 수행하고 나면 가로 방향이나 세로획 방향으로 놓여 있는 "1" 그리고 "ㅡ" 에 해당하는 한글의 종성부분이 이미지 내의 잡영을 지울 때 종종 지워지는 결과를 볼 수 있다. 이렇게 지워진 획 부분을 되살리기 위한 방법으로 텍스트 Hinting 알고리즘을 제안한다. 텍스트 Hinting 알고리즘은 이진화된 이미지의 텍스트 픽셀 위치와 동일한 좌표에 해당하는 원본 이미지의 RGB 값을 추출하여 추출된 텍스트 후보 영역의 색상을 알아낸다. 추출된 텍스트 색상 레이어 이미지와 이진화된 이미지에 OR연산을 수행하게 되면 지워진 획 부분을 복원할 수 있다. 제안한 방법을 스팸 이미지에 적용한 결과 텍스트 추출결과를 획기적으로 개선할 수 있음을 보였다.
웹 게시판 서비스에서의 비정상행위 탐지 및 블러킹 방안 제시는 서비스를 제공하는 주체에게는 대량의 광고성 게시글로부터 안정적 서비스 운영이 가능하게끔 하고, 서비스를 이용하는 사용자에게는 원하지 않는 게시글로부터 블러킹 방안을 제공 받아 깨끗한 웹 게시판 서비스를 가능한 방안으로 인터넷 환경이 제공되면서 필터링 기술 발전 수준이 가장 높은 스팸 메일 필터링 기술을 응용하여 웹 게시판 서비스에 적용하여 필터링 효과 수준을 측정하고 다른 웹 서비스 등에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
전자우편은 기존 우편 기능을 대체하는 대표적인 정보 전달 수단으로 자리 잡고 있다. 전자매일 사용자의 증가에 따라 망은 기업들은 전자 메일을 통해 광고를 하게 되었다. 이에 따라 전자매일 사용자들은 인터넷 상에 개인 전자메일 주소가 노출됨으로 많은 스팸메일을 수신하게 되는데, 이것은 전자메일 사용자에게 많은 부담이 되고있다. 본 논문은 전자우편 문서내의 단어들을 대상으로 통계적 방법의 SVM을 이용하여 스팸메일을 필터링 하였으며, 학습 단계에서 단어 자질공간의 축소를 위해 DF값 변화에 따른 학습을 통하여 분류의 성능을 비교하였다. SVM의 성능 평가를 위해 확률적 방법의 나이브 베이지안과 벡터 모텔을 이용한 분류기와 성능을 비교함으로써 SVM 방법이 우수한 성능을 보임을 검증하였다.
전자우편은 인터넷의 성장과 함께 필수적인 점보교환 수단으로 자리잡고 있다. 그 신속성과 용이성을 이용하여 많은 기업과 업체들이 손쉽게 광고 수단으로 이용하여 이로 인하여 개인과 기업에 큰 피해를 초래하고 있다. 필요한 스팸메일을 선정하여 분류하는데 개인과 조직에 많은 정신적 물리적인 스트레스를 요구한다. 본 논문에서는 통계적 학습 방법인 SVM을 이용하여 지속적으로 변화하는 다양한 스팸메일을 분류하고자 한다. 실험결과는 스팸메일 분류에 안정적인 성능을 보여줄 뿐 아니라 다양한 종류의 스팸메일을 카테고리별로 구분해 내는데 높은 성능을 보여준다.
이메일을 기반으로 좀비PC 및 봇넷그룹을 탐지하는 알고리즘은 기존에 연구가 되었으나, 기존의 검증방식은 가상의 메일계정을 이용해 스팸메일을 수집하는 스팸트랩 시스템에서 추출한 이메일을 대상으로 하였다. 본 논문에서는 상용환경의 이메일을 대상으로 좀비PC를 탐지하고, 좀비PC를 이용한 추가 사이버 공격을 예방하기 위해 기존의 알고리즘을 보완하고, 이에 대한 좀비PC 탐지결과를 분석한다. 이를 통해, 주요 포탈 및 기업의 메일서버에서 수신하는 이메일을 대상으로 좀비IP를 탐지하여, 스팸메일을 차단하고 ISP와 연계하여 실제 조치를 유도할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 들어 스팸 메일, 키 로깅, DDoS와 같은 공격에 Botnet이 사용되고 있다. Botnet은 크래커에 의해 명령, 제어되는 Bot에 감염된 클라이언트로 이루어진 네트워크이다. 지금까지 유선망의 Botnet을 탐지하기 위한 많은 기법이 제안되었지만, 현재 많은 개발이 이루어지고 있는 6LoWPAN과 같은 무선 센서 네트워크상의 Botnet에 관한 연구와 그 대처방안은 전무한 상태이다. 본 논문에서는 6LoWPAN 환경에서 Botnet이 얼마나 위험할 수 있는지 살펴보고 이를 탐지하기 위한 메커니즘을 제안하고자 한다.
전자메일은 사용의 편리성과 정보전달의 신속성 때문에 널리 사용되고 있지만, 광고목적이나 악의성을 갖는 스팸메일의 양도 증가하여 사회적 경제적으로 큰 문제를 야기한다. 스팸메일을 필터링하기 위한 방법은 수용 전 단계와 수용 후 단계로 나누어서 접근할 수 있는데, 수용 후 접근의 경우는 메시지로부터 단어나 문장 단위로 자질을 추출하고 그로부터 학습이나 매칭방법을 통하여 필터링을 하는 과정을 포함한다. 하지만, 필터링을 우회하기위해 스패머는 계속적으로 단어를 변형시켜 메일을 발송시키고 있다. 특히 한국어의 경우는 특성상 한 음절을 이루는 음소의 변화로부터 변형이 가능하기 때문에 그 변칙적 사용이 더 다양하다고 할 수 있다. 따라서, 기존의 정규식이나 학습알고리즘은 대처에 한계를 갖게 된다. 이에 본 논문에서는 한글의 변칙어를 인식할 수 있는 방법을 제안함으로서 스팸메일분류 시스템의 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위해, 자소접근방법을 사용하고, Smith-Waterman알고리즘을 적용하였다. 메일서버로부터 추출한 필터키워드와 메일로부터 제안한 방법을 실험한 결과 유사도 수준에 따라 한글 변칙어들을 정확히 인지해 낼 수 있었다. 실험을 통해 소요 공간 및 시간은 허용될 수 있는 수준임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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