• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권6호
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• pp.733-740
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• 2006

스팸의 피해가 이메일 서비스를 넘어 인터넷 전반에 걸쳐 급증하는 현재 인터넷은 익명성을 악용하여 해당 커뮤니티의 공동 관심사와는 무관한 메시지들, 즉 상업적 광고, 상호비방, 종교 홍보 등의 스팸 메시지들을 게재하면서 심각한 사회적 문제를 일으키고 있다. 본고에서는 인터넷 커뮤니티 상의 스팸 메시지를 해결하고자 기존의 스팸 메일 차단에 이용되고 있는 베이지안 접근법을 적용한 인터넷 커뮤니티 상의 스팸 메시지 차단 방법을 소개한다. 나아가 인터넷 커뮤니티 상에서의 스팸 메시지 필터링의 효과를 증대시키기 위한 방편으로 스팸 메시지를 다양한 소분류로 세분화가 가능토록 구성했다 이는 인터넷 커뮤니티의 다양한 이용자의 요구를 충족시키기 위한 방안이다. 구현된 베이지안 필터링 기법은 현재 운영되고 있는 사이트들을 대상으로 정확도를 측정하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.332-335
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• 2007

이메일은 누구나 쉽게 정보를 교환할 수 있는 편리함 때문에 인터넷에서 가장 중요한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 순수한 의사소통의 수단이 아닌 스팸메일의 범람은 성인뿐만 아니라, 어린이 청소년에게도 무차별적으로 전송됨으로써 심각한 부작용을 낳고 있다. 본 논문은 점차 지능화 되는 신 유형의 음란 스팸메일로부터 청소년을 보호하기 위하여 새로운 방법의 음란메일 차단시스템을 제안하고자 한다. 기존의 스팸메일 차단시스템은 사용자가 직접 음란한 메일이라고 판단되는 메일에 대해 일일이 키워드를 설정하거나, 메일 내용 중에 텍스트만을 추출하여 패턴 매칭방법으로 분류하는 것이 대부분이었지만, 본 논문은 기존 방법의 문제점을 해결하기 위하여 이미지 내 Skin-Color분포의 Human Detection 알고리즘과 웹 로봇 에이전트의 하이퍼링크 분석기법을 사용하였다. 성능 측정결과, 형태소 분석과 Human Detection 알고리즘을 병합하여 적용한 경우 성능 측정에서 90% 정도의 F-measure를 보였지만, 추가적으로 웹 로봇 에이전트의 하이퍼링크 분석기법을 병합하여 적용한 경우 97% 이상의 F-measure를 보이며, 신뢰성이 높은 음란스팸메일 차단 시스템을 구현할 수 있다는 것을 증명하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.49-54
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• 2006

최근 전자 우편은 IT 사회의 중요한 의사소통의 수단이 되고 있다. 그러나 스팸 메일의 증가로 인해 다양한 사회 문제가 발생되고 증가하는 추세이다. 스팸 메일을 차단하기 위해 정부와 민간 단체에서 많은 연구와 개발을 하고 있으나 다양한 스팸 메일의 증가로 인해 많은 비용과 시스템의 복잡성이 요구되어 지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Fit-FA Finder를 이용한 SMBC(Spam Mail Blocking Center)를 설계 하였다. Fit-FA Finder는 스팸 메일의 유형에 따라 필터링 데이터베이스에서 적절한 알고리즘을 적용 시키는 시스템으로서 필터의 적용 순서에 따라 스팸 메일 오인율(False-Positive Error)이 달라져 시스템 처리 신뢰도에 큰 영향을 준다. 본 논문에서 제안한 Fit-FA Finder를 이용한 SMBC 플랫폼은 불필요한 필터링 처리 과정을 줄임으로써 시스템의 부하를 줄 일수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1981-1984
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• 2003

최근에 유포되고 있는 악의적인 소프트웨어로 Melissa와 Love letter와 같은 전자우편 바이러스가 있는데, 이들은 단순히 전자우편을 열기 만해도 메일 주소록에 등록된 모든 사용자에게 자신을 유포함으로써 막대한 피해를 유발시킨다 본 논문에서는 메일 주소 변형모듈 및 복원모듈을 전자우편 송신부에 추가 도입함으로써 전자우편 바이러스에 의한 바이러스 전파를 차단하는 시스템을 제안한다. 변형모듈은 송신자 행위에 의해서만 수행되어 수신자의 메일 주소를 변형하며, 복원모듈은 송신부의 서버 단에서 전자우편 전송 시마다 수행되어 역변형 과정을 거쳐 메일 주소를 복구한다. 변형모듈은 전자우편 바이러스에 의해서는 실행되지 않도록 구현되며, 전자우편 수신부에서는 추가로 하는 작업이 전혀 없다. 제안한 시스템에서는 새로운 전자우편 바이러스 공격에 대응하기 위해서, 다형성(polymorphism) 기법도 적용한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.348-354
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• 2005

전자상거래를 위한 마케팅 수단으로서 전자메일이 보편적으로 사용되면서 스팸메일이 급격히 증가하고 있다. 이의 억제를 위한 전자메일통제시스템은 기술적이고 경제적 대안으로 필터시스템과 과금시스템을 사용하고 있으나 차단오류와 과금저항으로 인한 전자메일의 수신과 가용성을 제한한다. 이의 해결을 위해서 불법적인 전자메일은 억제하지만 송$\cdot$수신자에게 유익하고 합법적인 전자메일이 폐기되고 상실되는 것을 방지할 수 있는 전자메일통제시스템의 우회 모델을 제안하고 이를 사용하여 전자메일의 유용성과 가용성을 높여줄 수 있는 웹기반의 전자메일통제시스템을 구현하여 모델의 실용성을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-7
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• 2007

1994년 미국에서 최초의 디지털 방송인 DirectTV 서비스를 시작하여, 현재 다양한 방송 서비스 분야로 확산되고 있다. 국내에서는 새마을 열차, 지하철 일부 구간에 TIT(Tranport Information Technology) 기술 기반의 IP-TV 방송 서비스를 제공하고 있다. 그러나, 구동 S/W가 교차형 연동 실행되어 프로그램의 실행이 정지되거나, 교차 실행 시간 구간에서 메모리 누수 및 오버플로우가 빈번히 발생되고 있다. 이러한 실행시 발생되는 시스템 Fault는 재생 손실 시간을 가중시켜 방송 서비스의 신뢰성 약화의 주요한 원인이 되고 있다. 본 논문에서는 물리적 실행 환경이 열악한 TIT 기반의 IP-TV 플랫폼을 감시하기 위해 모니터링 시간 구간을 형식화하고, S/W 기반의 TIT Monitor를 설계 및 구현하였다. 그리고 적용 실험을 통해 14.3%의 재생 시간이 향상되었음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권5호
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• pp.765-772
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• 2005

본 논문에서는 스팸메일을 차단하기 위해 전자우편 발송서버가 발신자가 소속된 도메인에 등록된 서버인지 또는 그 도메인에 속한 서버인지 판단하는 IP 주소간 거리 측정 알고리즘을 이용하는 전자우편 발송서버 권한확인 방법을 제안한다. 제안 방법은 전자우편을 발송한 서버의 IP 주소와 전자우편의 발신자 도메인의 DNS에 등록된 IP 주소들과의 거리를 이용해 전자우편을 발송한 서버가 전자우편의 발신자 도메인의 네트워크에 존재하는지 확인하여 스팸메일을 차단한다. 일정기간 동안 수집한 전자우편에 대해 제안 알고리즘을 적용하여 IP 주소간 거리를 측정한 결과 정상메일의 경우 $88\%$, 스팸메일의 경우 $10\%$ 정도가 발신자가 소속된 도메인에 속한 전자우편 서버에서 발송되었고, 나머지는 발신자 주소를 도용하였거나 또는 제3의 장소에 존재하는 서버에서 발송하였음을 확인하였다. 제안 알고리즘은 발신자 도메인이 전자우편 발송 권한을 부여하지 않은 서버로부터 수신된 전자우편을 모두 스팸메일로 간주하여 스팸메일을 차단하는데 독립적으로 사용될 수 있으며, 또한 현재 표준화가 진행 중인 전자우편 발송서버 권한확인 프로토콜들이 보편화되어 사용되기 전까지 이들 프로토콜의 보완책으로도 사용될 수 있다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1393-1399
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• 2019

인터넷의 급속한 성장으로 데이터의 송수신의 편리성과 비용이 들지 않는다는 장점 때문에 매일 수백만 건의 무차별적인 광고성 스팸 문자와 메일이 발송되고 있다. 아직은 스팸 단어나 스팸 번호를 차단하는 방법을 주로 사용하지만, 기계 학습이 떠오름에 따라 스팸을 필터링하는 방법에 대해 다양한 방식으로 활발히 연구되고 있다. 그러나 스팸에서만 등장하는 단어나 패턴은 스팸 필터링 시스템에 의해 걸러지지 않기 위해 지속적으로 변화하고 있기 때문에, 기존 기계 학습 메커니즘으로는 새로운 단어와 패턴을 감지, 적응할 수 없다. 최근 이러한 기존 기계 학습의 한계점을 극복하기 위해 기존의 지식을 활용하여 새로운 지식을 지속적으로 학습하도록 하는 Lifelong Learning(이하 LL)의 개념이 대두되었다. 본 논문에서는 문서 분류에 가장 많이 사용되는 나이브 베이즈와 Lifelong Machine Learning(이하 LLML)의 앙상블 기법을 이용한 스팸 메시지 필터링 방법을 제안한다. 우리는 기존 스팸 필터링 시스템에 가장 많이 사용되는 나이브 베이즈와, LLML 모델 중 ELLA를 적용하여 LL의 성능을 검증한다.

• 산업융합연구
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• 제19권6호
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• pp.37-47
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• 2021

오늘날 이메일(E-mail), 스마트폰, SNS 등의 다양한 정보통신 매체는 정보공유 및 의사소통을 위한 필수품이다. 하지만 불법으로 수집한 개인정보와 보안에 취약한 기기를 활용하여 대량으로 불법 스팸을 보내거나, 사기에 이용하기 위한 악의적인 공격에 이용되고 있다. 불법스팸과 스미싱, 사기 메일(SCAM) 등은 기업과 사용자들에게 정신적 피로감 등의 사회적 비용뿐만 아니라 IT인프라 자원의 불필요한 소모와 경제적 손실 등 직간접적으로 많은 피해를 주고 있다. 스팸 관련 법제도가 마련되어 있지만 교묘히 회피하여 여전히 기승을 부리고 있고 피해자가 지속적으로 발생하고 있어 문제점이 없는지 검토가 필요하다. 불법스팸을 차단하고 이로 인한 사기 피해를 예방하기 위해 관련 제도를 개선하는데 기여하는 학술적 연구가 필요한 상황이다. 본 연구는 국내외 법제도와 스팸 관련 대응 활동과 문제점을 도출하고 정책적 개선 방안을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.800-803
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• 2013

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.