• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권2호
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• pp.259-266
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• 2006

스팸 메일의 양의 급증함에 따라, 다양한 스팸 메일 필터링 기법이 제시되고 있다. 이런 필터링 기법 가운데, 학습 기반 필터링 기법은 현재 가장 보편화된 필터링 기법 가운데 하나이다. 본고에서는 신경망과, 유전자알고리즘, 카이제곱통계를 이용한 학습 기반 필터링 기법을 제시한다. 제안된 필터링 기법은 기존 필터링 기법의 문제를 해결하고, 스팸 메일 필터링에 높은 정확도를 제공할 수 있다 제안된 필터링 기법은 스팸메일 필터링 정확도와 정상 메일 필터링 정확도에서 각각 95.25%와 95.31%의 높은 정확도를 보인다. 이런 실험 결과는 기존의 규칙 기반 필터링 기법과 베이지안 필터링 기법에 비해 각각 7%, 12% 이상 높은 수치이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.403-414
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• 2005

현재까지 개발된 스팸 메일 필터는 주로 베이지안 학습을 이용한 문서분류에 바탕을 두고 있지만, 정확률 향상의 한계라는 문제점과 더불어 일반 메일을 스팸 메일로 오분류하는 치명적인 오류를 극복하지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 카이제곱 통계량을 바탕으로 베이지안 필터의 false positive 에러를 해결하고. 더불어 정확률과 재현율 향상을 동시에기할 수 있는 스팸 메일 필터링 방법을 기술한다. 또한 본 논문에서 사용된 방법은 사용자의 배경 지식을 기계학습 단계에서 파라미터로 반영하여 시스템의 유연성을 높이고 나아가 개인화된 시스템으로 확장시킬 수 있다는 장점도 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.343-346
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• 2002

스팸메일이 급증함에 따라 신뢰할 수 있는 전자메일 필터의 요구가 늘어나는 추세다. 스팸메일을 보내는 스패머(spammer)의 거의 대부분은 광고가 주요 목적이다. 멀티미디어(multimedia)기반의 전자메일은 정보전달 및 시각효과가 뛰어나 스패머가 선호하는 전자메일의 한 형태이다. 이런 종류의 전자메일은 텍스트 기반(基盤) 스팸메일 필터의 성능을 떨어뜨리거나 필터링을 아예 불가능하게 한다. 본 연구에서 발신지(發信地) 추적기법과 사례기반학습을 이용해 신뢰할 수 있는 한국어 스팸 메일필터를 설계 및 구현하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.553-555
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• 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.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.453-460
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• 2004

스팸메일은 최근 전 세계적으로 사회문제가 되고 있으며, 이에 대한 차단 솔루션에 대한 개발 제품이 출시되고 있다. 본 논문은 기존 스팸메일 방지 솔루션을 설치 형태에 따른 분류, 장단점 분석과 스팸의 판정 법에 따른 분류 고찰하였다. 이에 기존 스팸메일 솔루션의 문제점을 도출하고 현재 적용되지 않은 새로운 필터링 방법인 URL Prefetch 방식을 새롭게 제안하고 이에 따른 방법에 의한 실험을 통한 스팸메일 차단 상승효과를 도출하고, 또한 HTML 유형 방식에 의한 차단방법도 함께 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.213-219
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• 2006

본 논문에서는 스팸메일에 나타나는 스팸성 자질과 URL 자질을 이용한 최대엔트로피모델 기반 스팸 필터 시스템을 제안한다. 스팸성 자질은 스패머들이 스팸메일에 인위적으로 넣는 강조 패턴이나 필터 시스템을 통과하기 위해 비정상적으로 변형시킨 단어들을 말한다. 스팸성 자질 외에 반복적으로 나타나는 URL과 비정상적인 Ink도 자질로 사용하였다. 메일 수신자에게 추가적인 정보 제공을 목적으로 하이퍼링크로 연결시키거나 메일에 직접 타이핑한 URL 중 필터 시스템을 피하기 위해 유효하지 알은 비정상적인 URL들이 스팸 메일을 걸러내는데 도움을 줄 수 있기 때문이다. 또한 스팸성 자질과 URL을 각각 적용한 두 분류기를 통합하였다. 분류기의 통합은 각 분류기에 이용된 자질을 독립적으로 사용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 실험 결과를 통해 스팸성 자질과 URL을 이용함으로써 스팸 필터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.135-148
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• 2004

최근 다양하게 변하는 스팸메일은 단어에 의한 기존의 스팸메일 판별 방법으로는 차단하기 어렵다. 이와 같은 문제를 해결하고자 URL 빈도분석을 이용한 스팸메일 관별 규칙 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 스팸메일을 수집하고, 수집된 스팸메일에서 특징이 되는 URL을 추출하고, 이를 정규화하여 시간 빈도에 따른 스팸메일 판별 규칙 생성하여 스팸메일을 차단하는 단계로 구성된다. 이는 다양한 스팸메일에 대응할 수 있으며 변화하는 스팸메일의 형태에 대해서도 대응할 수 있는 구조를 가지고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1087-1090
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• 2004

인터넷이 발전함에 따라 기업의 업무, 커뮤니케이션 등이 온라인으로 전환되고 있으며, 정보 전달의 통로로써 전자 메일의 사용이 나날이 늘어남과 동시에 전자 메일을 통한 스팸메일의 폭발적인 증가로 인한 심각성 또한 대두되고 있다. 현재 스팸메일을 막기 위한 여러 가지 방법이 제안되었으나, 대부분 메일 서버내의 정책에 따른 메일 필터링 방식으로써 완벽한 스팸메일 탐지를 제공하지 못하며, 스팸메일로 인한 메일서버 및 네트워크 자원 손실 문제는 여전히 해결되지 않고 있다. 본 논문에서는 스팸메일 탐지율을 높이고 네트워크 내 자원 손실을 예방할 수 있는 SMTP 보안 게이트웨이를 제안하고자 한다. 본 SMTP 보안 게이트웨이는 스팸메일 차단 규칙에 의한 메일 필터링을 기본적으로 제공하고, 룰에 정의되지 않은 메일에 대해서는 사용자 선택에 기반한 메일 전송을 제공한다. 이는 규칙에 정의되지 않은 스팸메일에 대한 탐지 가능성을 높이며, 궁극적으로 메일서버의 자원 및 네트워크 자원의 가용성을 높일 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.20-29
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• 2007

전자우편은 인터넷을 이용하는 사용자들에게 중요한 커뮤니케이션의 역할을 담당하고 있다. 하지만, 원하지 않는 광고 정보를 포함한 스팸 메일, 악성코드 형태를 포함한 바이러스 메일 등 대부분이 불필요한 자료들로 인해 전자우편이 가지는 본연의 의미와는 무색하게 사용되고 있어 근본적인 측면에서 스팸 메일의 발송을 방지할 수 있는 방안에 대한 연구가 시급하다. 본 연구에서 전자우편 발송자는 SMS(Short Message Service) 방식으로 별도의 비밀 정보를 전달받고 이를 통해 Domainkey 방식에서 사용하는 개인키/공개키 쌍을 생성하도록 하였으며 기존의 PGP 방식과도 접목하여 전자우편 송신자에 대한 인증 및 메시지에 대한 암복호화 기능을 수행하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 메일 발송 과정에서 발신자에 대한 인증 과정을 수행하므로 스팸 메일의 발송을 방지할 수 있는 기법이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.13-20
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• 2006

본 연구에서는 어휘정보와 개념정보를 기반으로 스팸메일 필터링 시스템을 구축하였다. 스팸메일을 판별할 수 있는 정보를 두 가지로 구분하였는데, 확실한 정보군은 송신자 정보, URL, 그리고 최근 스팸 키워드 리스트이며, 덜 확실한 정보군은 메일 본문에서 추출한 단어목록과 개념코드이다. 먼저 확실한 정보군을 이용하여 스팸메일을 분류하고 그다음 덜 확실한 정보군을 이용하였다. 메일 본문에 포함된 어휘정보와 개념코드는 SVM 기계학습을 한 후 사용된다. 본 연구의 결과, 더 많은 어휘정보를 특징벡터로 사용하였을 때 스팸 정확률이 상승하였으며 추가로 개념코드를 특징벡터에 포함시켰을 때 스팸 재현율이 상승하였다.