국내에서 정량적인 스팸 수신량이 실제로 줄어들고 있음에도 불구하고, 일각에서는 스팸이 늘고 있다고 피해를 호소하기도 하고, 스팸 수신량 조사 결과는 개인이 실질적으로 느끼는 체감량과 차이가 있다고 주장하는 이용자들이 있다. 본고에서는 이러한 주장이 나오는 원인에 대한 분석과 더불어 스팸메일 관리지표와 관련된 주요 쟁점들을 살펴보고, 기존의 정량적인 스팸 수신량을 보완할 수 있는 스팸메일 관리지표 모델을 제시하고자 한다. 특히, 이용자가 스팸에 대하여 느끼는 체감 스트레스를 측정하여 이를 정량적인 수신량 지표와 더불어 정성적인 산출지표로 활용하고자 한다. 또한 본고에서 제시한 모형으로 실제 국내 현실 상황에 적용한 결과를 산출하고 그 의미를 분석하여 스팸대응정책에 활용하고자 한다.
인터넷을 이용한 이메일은 이제 소수의 통신 수단이 아닌 일반인이 널리 사용하는 기본적인 통신 수단으로 자리잡고 있으며, 이에 따른 스팸메일의 피해 규모도 날로 커지고 있다. 현재 다양한 방법의 스팸메일 차단 방법이 제안되고 수행되고 있으나 다양해지는 스팸메일에 대응하기에는 역부족이다. 이 논문에서 제시한 스팸메일 차단 방은은 수집, 빈도분석과 차단의 3단계로 구성되며, 수집되는 스팸메일을 이용하여 다양한 스팸메일에 대응할 수 있으며, 변화하는 스팸메일의 형태에 대해서도 대응할 수 있는 구조를 가지고 있다.
인터넷의 활용도가 높아짐에 따라, 스팸메일이 전체 메일에서 차지하는 비중이 점점 커지게 되었다. 전체 인터넷 자원에서 필요에 의해 사용되는 메일의 기능보다, 주로 광고나 악성코드 등의 전파를 위한 목적으로 사용되는 메일의 비중이 점점 커지고 있으며, 이를 방지하기 위한 컴퓨터 및 네트워크, 인적자원의 소모가 매우 심각해지고 있다. 이를 해결하기 위해 스팸 메일 필터링에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 현재는 문맥상의 의미는 없지만 가독상에서 의미를 해석할 수 있는 문장에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 방식의 메일은 기존의 어휘를 분석하거나 문서 분류 기법 등을 이용한 스팸 메일을 필터링 방법을 통해 분류하기 어렵다. 본 연구는 이와 같은 어려움을 해결하기 위해 메일의 제목에 대한 N-GRAM 색인화를 통해 베이지안 및 SVM 을 이용하여 스팸 메일을 필터링 하는 방법을 제안한다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
본 논문에서는 간단하고 빠른 스팸메일 차단 방법으로 등록된 전자우편만 받아 볼 수 있는 스팸메일 차단시스템을 제안하였다. 사용자는 등록된 전자우편만 수신할 수 있으며 등록되지 않은 전자우편이 수신되면 자동으로 발신자에게 비밀단어를 포함하여 전자우편을 회신하고 발신자가 한번만 비밀단어를 적어 회신하면 등록하는 알고리즘을 구현하였다. 제안한 방법은 정상전자우편 목록만을 관리하므로 간단하여 구현하기 쉽고, 오류율을 최소화 할 수 있으며 DB의 용량이 작은 장점이 있다. 그리고 인트라넷의 경우 전자우편 주소를 비교하기 전에 수신자도메인 네임 목록을 먼저 검색하여 스팸메일을 빠르게 처리하도록 하였다. 제안된 시스템은 리눅스 시스템에서 procmail, php, IMAP를 이용하여 구현하였으며 실험을 통하여 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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