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.
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.
스마트폰 사용이 대중화됨에 따라 스마트폰 사용인구 증가와 함께 우리의 일상생활과 밀접한 관계를 가지며 영향력을 넓혀가고 있는 가운데, 악성앱을 이용해 개인정보 유출, 불법 과금 유발, 스팸 발송 등 스마트폰 사용자에 피해를 입히며 사회적인 문제를 유발하는 보안 위협의 출현 또한 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전 세계 보안업체, 연구소, 학계 등에서는 스마트폰 악성앱을 탐지하고 대응하기 위한 기술을 연구개발하고, 앱 마켓에서는 악성앱을 탐지하기 위한 분석 시스템을 도입하는 등 다양한 활동이 진행되고 있다. 하지만 악성앱 또한 기존의 탐지 및 대응 기술을 우회하는 등 생존율을 높이기 위한 방향으로 점차 지능화 정교화되는 양상을 보이고 있다. 최근 이러한 특징은 앱 마켓 등에서 도입하고 있는 대량의 앱에 대한 자동화된 런타임 분석을 수행하는 동적분석 시스템/서비스를 대상으로 많이 발생되고 있는데, 동적분석의 환경적, 시간적 제약 등을 이용하여 분석기술을 회피하는 기법을 주로 사용하고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 기존의 동적분석 기술을 우회하는 악성앱 분석회피 행위 유형을 분류하고, 이와 관련된 연구 동향에 대한 정보를 제공하고자 한다.
스피어피싱 메일 공격은 특정 대상의 정보를 지속적으로 수집하여 이용하므로 지능적이고 새로운 공격 유형인 APT 공격이나 사회공학적 공격의 일환으로 공격 대상에 미치는 영향이 매우 크다. 스피어피싱 메일은 공격 대상, 목적, 수단 등이 스팸메일과 다르므로 보편적인 스팸메일 필터링 서비스 기능으로는 대응에 한계가 있다. 본 논문에서는 상대적으로 보안성이 취약한 중소기업을 대상으로 호스팅 메일 서비스를 제공하는 기업의 메일 보안 기능이 스피어피싱 메일 공격에 대응할 수 있는지를 분석한다. 분석 결과에 따르면, 스피어피싱 메일 공격 방식이 다양해짐에도 불구하고 제공하고 있는 메일 보안 서비스는 스팸메일을 포함한 메일 관리 수준에 머물러 있다고 판단할 수 있다. 분석 결과는 스피어피싱 메일 공격에 대한 체계적이고 효과적인 대응방안 도출을 위한 기초로 활용될 수 있다.
기존의 IP 망을 이용하여 음성 데이터 서비스를 제공하는 VoIP는 최근 많은 관심을 받고 있다. VoIP 서비스는 다양한 보안 취약성을 포함한다. VoIP 서비스의 주요 공격 유형으로는 도 감청, DoS 공격, 스팸, 서비스 오용 공격 등을 들 수 있다. 이 중에서 도 감청으로 인한 기밀 정보의 유출은 매우 중요한 문제로 다루어지고 있다. VoIP 미디어 정보에 대한 도 감청 방지를 위해 SRTP나 ZRTP와 같은 암호화 기법이 주로 사용되고 있다. 일반적으로 VoIP 서비스는 단일 사설망 내에서의 운용과 서로 다른 사설망간의 운용으로 구분할 수 있는데, SRTP나 ZRTP는 단일 사설망 내에서의 통신 시에는 VoIP 미디어 정보를 암호화 한다. 그러나 두 가지 방법 모두 서로 다른 사설망간의 통신 시에는 암호화를 수행하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기존의 SRTP 프로토콜의 일부를 수정하여 서로 다른 사설망간의 통신 시에도 VoIP 미디어 정보에 대한 암호화를 수행할 수 있는 암호화 기법을 제안한다.
본 논문은 기계학습 방법과 필터링 방법을 결합해서 경쟁관계를 인식하는 방법에 대한 연구이다. 기존 연구들은 기계학습 방법에만 의존해서 관계유형을 인식하는 연구들이 대부분이며. 사용되는 자질도 일반적인 관계유형에 적합한 자질을 사용하고 특히 구문분석 정보가 매우 중요한 자질로 사용된다. 본 논문에서는 구문분석 등의 언어분석 결과를 이용하지 않고, 단순한 자질들(어휘, 거리, 위치, 단서단어)만을 사용해도 경쟁관계 인식에 효과적임을 확인하였다. 또한, 경쟁관계인식 긍정 정확도를 향상시킬 수 있는 문장별 경쟁유무 분류방법, 스팸분류 방법, 거리제약 기반 자질필터링 방법을 기계학습 방법과 결합한 방법론을 제안한다. 방법론 검증을 위해서 뉴스분야 2,565개 문장을 평가셋으로 구축하였고, 비교 평가를 위해서 규칙기반 경쟁관계 인식기와 기존연구의 관계추출 방법론에 기반한 일반 관계추출기를 적용해서 비교하였다. 성능평가 결과로 규칙기반 엔진이 긍정정확도와 전체정확도(accuracy)가 81.2%와 56.8% 성능을 보였고, 일반 관계추출기는 61.2%와 56.3%를 보였다. 그에 비해서 본 논문에서 제안하는 방법은 긍정 정확도 92.2%와 전체정확도 71.3% 성능을 보여서 경쟁관계 인식에 효과적임을 확인하였다.
한국 시장에 유통중인 제품유형이 동일하게 표기되고 제조경과 일자가 유사한 소시지류 [천연장에 충전된 위너소시지(N), 콜라젠 케이싱(collagen casing)에 충전된 비엔나 소시지(C), 셀롤로오즈 케이싱에 충전된 후랑크 소시지(F)] 와 캔류 [스팸류(S), 런천미트류(L), 장조림류(J)] 제품을 각각 구입하여 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 당도는 천연장을 이용한 소시지는 4.9∼5.0 범위가, 비엔나 소시지는 6.6과 8.0 수준이, 후랑크후르트 소시지는 5.2와 6.5 수준이었다. 염도는 천연장을 이용한 소시지 제품은 모두 2.0 이하로 나타난 반면, 비엔나와 후랑크후르트 타입의 소시지는 2.0 이상을 차지하는 비율이 조사 제품의 각각 66.6%, 80.0%로 나타나 천연장 이용 소시지보다 염도가 다소 높은 것으로 조사되었다. pH는 대부분 6.0 이상인 것으로 조사되었다. 수분함량은 N, C, F에서 각각 57.9∼59.8%, 53.9∼61.4%, 55.3∼62.9%의 범위를 보였고, 조지방함량은 N, C, F에서 각각 14.5∼20.6%, 13.2∼21.7%, 15.3∼24.8%의 범위를 보였다. 육색에서는 천연장을 이용한 소시지의 L*값이 49.8 ∼56.7 범위로 다른 제품군보다 다소 낮게 나타났다. 소시지 제품의 기호도는 조지방 함량과 L*값이 높은 제품들이 상대적으로 높은 것으로 조사되었다. 캔 제품에 있어서 당도는 장조림이 6.0∼10.2%로 스팸(6.6)이나 런천미트(5.2∼6.7)보다 높았다. 염도는 스팸류가 2.58∼3.27%로 런천미트(2.09∼2.50%)나 장조림(2.19∼2.79%)보다 높게 나타났다. pH는 스팸과 런천미트가 장조림보다 다소 높았다. 수분 및 조지방 함량은 스팸류가 52.0∼59.2%와 19.6∼28.0%, 런천미트는 55.7∼60.8%, 17.3∼22.1%로 각각 나타났다. 장조림은 수분함량은 69.4∼74.9%, 조지방 함량은 1.5∼8.8%로 나타났다. 육색은 L*값과 a*값에서 스팸류와 런천미트 제품간에 유의적인 차이가 없었으나(p>0.05), b*값은 런천미트가 다소 높은 경향이었다. 관능검사 결과 제품들간에 큰 차이는 보이지는 않았으나 염도가 낮은 제품에서 전체적인 기호도가 좋았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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