스팸 문자 메시지는 모바일 이용자에게 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 불필요한 사회비용을 유발하는 유해 요소이다. 특히 스마트워크 시스템에서 핵심 단말인 스마트폰으로 유입되는 스팸 문자는 업무능률 향상이라는 스마트워크의 취지를 무색하게 만들 수 있어 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 스팸 자동분류기로 스팸 메시지를 차단함에 있어서, 오분류 결과를 학습군에 재반영하여 연산량을 줄이고 인식 성능을 개선할 수 있는 방법을 제안하였다. 스팸 분류기는 스마트폰에서 독립적으로 동작하고, 사용자의 수신 메시지만으로 학습하므로 사용자의 분류 판단 성향을 반영할 수 있다. 많은 컴퓨팅 자원을 소비해야 하는 전처리, 특징 선정, 훈련 과정은 사용자의 인증 컴퓨터가 담당하고 필터링 과정만을 스마트폰에서 처리한다. 실험 결과 95%이상의 양호한 결과를 보였고 스팸 분류기는 스마트폰의 일정 자원만을 점유하면서 동작하였다.
휴대폰에서 문자 메시지 전송 기능은 현대인들에게 매우 편리한 새로운 형태의 의사소통 방식이다. 반면에 문자 메시지 기능을 악용한 광고성 문자들이 너무 많이 쏟아져서 휴대폰 사용자들은 스팸 문자 공해에 시달리는 심각한 부작용을 낳게 되었다. 광고성 문자를 발송하는 사람들은 문자 메시지가 자동으로 차단되는 것을 회피하기 위해 한글 문장을 다양한 형태로 변형하거나 왜곡시키고 있으며, 이러한 문자 메시지를 자동으로 차단하기 위해서는 변형되거나 왜곡된 문장들을 정상적인 한글 문장으로 정규화하는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 변형되거나 왜곡된 광고성 문자 메시지를 정상적인 문장으로 정규화하고 정규화된 문장으로부터 자동 띄어쓰기 및 복합명사 분해 과정을 거쳐 키워드를 추출하기 위한 방법을 제안하였다.
본 논문에서는 SIP 기반의 VoIP 서비스에서 발생 가능한 스팸 위협중 도청을 이용하여 Redirect 서버에서 Proxy 서버로 송신되는 패킷을 불법적으로 위 변조하여 공격하는 기법의 시나리오와 이를 차단하기 위해 발신자 인증 기법을 제안하였다. UAC가 상대편 UAS에게 INVITE 메시지를 송신할 때 Proxy 서버에서 UAS와 연결되어 있는 Proxy 서버의 주소를 알지 못한다면 Redirect 서버에서 질의를 해야 하는데 그때 Redirect 서버는 302 메시지에 Proxy 서버가 요청한 주소를 실어 보내게 된다. 이 302 메시지 패킷을 스패머가 위 변조 할 경우 Proxy 서버는 잘못된 주소가 포함된 INVITE 메시지를 생성하게 되고 스패머와 RTP 세션이 열릴수 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 차단하기 위해 인증 메시지가 포함된 ACK 메시지를 정의하여 인증 시스템을 설계하였다.
본 논문에서는 SIP 기반의 VoIP 망에서 발생할 수 있는 스팸 위협에 대해 분석하고 이를 차단하기 위해 UA와 프락시 서버 간에 인증 및 SDP를 암호화할 수 있는 키 교환 기법을 제안한다. 기존 HTTP 다이제스트 인증은 호 설정 시 마다 사용자 인증을 위해 매 번 challenge 값을 전송해야 하므로 많은 메시지 교환 과정이 요구되고 SDP에 대한 기밀성도 제공하지 않는다. 제안 기법은 본 논문에서 분석한 스팸 위협을 차단하기 위해 등록 과정 에서 세션 마스터 키 및 초기 nonce를 교환하고 이 키를 인증 키 및 암호화 키로 유도해 사용하므로 호 설정 시 challenge 값 전송에 따른 메시지 교환 과정과 S/MIME 또는 TLS 적용 시 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있다.
본 논문에서는 실시간 동작 환경인 VoIP에 적용 가능한 스팸 대응 기법으로서 예측 평판도 시스템을 개선하여 제안한다. 기존 논문의 SPIT 유무에 대한 임계치 기준을 도출함으로써 SPIT 판단 정확도를 높였다. VoIP 스팸을 차단하기 위한 연구가 다양하게 진행되고 있지만, VoIP 스팸 대응을 위한 기존 기법들은 사용자의 직접적인 개입으로 인한 사용자 불편성, 실시간 동작으로 인한 세션 설립 시간 지연 및 시스템 과부하 등과 같은 문제가 있다. 제안 기법은 발신자의 세션 설립 주기와 수신자의 통화시간을 기준으로 통계적 방법을 이용하여 평판도를 계산하는 시스템이다. 제안 기법은 사용자의 직접적인 개입이 없기 때문에 사용자의 불편성 문제를 해결할 수 있으며, 실시간 동작을 요구하지 않고 세션 설립 전에 통계적 방법으로 발신자의 평판도를 계산하기 때문에 실시간 동작 환경인 VoIP에서 효과적으로 SPIT에 대응할 수 있다.
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.
본 논문에서는 SIP 기반의 VoIP상에서 스팸 위협에 대해 분석하고 이를 차단하기 위해 UAS에서 inbound proxy 서버를 인증할 수 있는 발신자 인증 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 UAS로 들어오는 메시지가 inbound proxy를 통해 전송됐는지 여부를 검증하기 위해 inbound proxy 서버와 UAS 간 사전에 공유하고 있는 패스워드를 기반으로 HTTP Digest 인증을 적용하였다. 이는 SIP 표준의 큰 수정 없이 쉽게 적용이 가능하고 peer-to-peer로 발생되는 스팸을 효과적으로 차단할 수 있다. 본 논문에서는 상용 망에서 peer-to-peer로 스팸을 발송해보고 제안된 기법을 이용해 스팸이 차단되는 것을 검증하기 위해 오픈 소스를 이용해 구현해 보았다.
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.
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.
보이스피싱 범죄 접근 단계에서 미끼로 활용되는 광고 문자 및 음성에 이용되는 전화번호가 대량 불법대출 스팸 발송에 이용되고 있어 이를 신속하게 차단하는 것이 필요하다. 이에, 본 고에서는 불법대출 스팸 및 보이스피싱을 자행하는 음성스팸 전화번호에 대해서 신속한 이용제한을 함과 동시에 해당 전화번호로 전화 통화 연결이 원활하지 않게 지속적인 콜을 보냄으로서 해당 전화번호를 이용하여 불법을 자행하지 못하게 하는 음성스팸 역공격 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 불법스팸신고처리기관과 수사기관간 대표적인 협업 모델로서 각각 역할을 정립하여 본 시스템을 개발한 후 실제 적용해 본 결과, 불법대출 음성스팸과 문자스팸 신고건수가 각각 1/3 수준으로 감소하는 것을 확인하여 본 시스템의 효과성을 입증할 수 있었다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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