• Annual Conference of KIPS
• /
• 2002.11c
• /
• pp.2379-2382
• /
• 2002

요즘 전자우편(E-mail) 서비스를 사용하게 되면서, 스팸 메일이라고 불리 우는 광고성 메일이 무분별하게 전자우편에 침입하고 있다. 요즘과 같이 정보의 중요성과 개인의 사생활이 강조되는 시점에서 다른 사람이 중간에 메일을 가로채어 읽거나 해킹 하여 전혀 다른 내용으로 바꾸어 배포하거나 바뀐 내용을 전송하거나 과도한 스팸메일 때문에 자신의 메일 계정에 부하가 걸려서 중용한 메일을 못 받게 된다면 보통 심각한 일이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이것을 해결하기 위하여, PGP(Pretty Good Privacy)라는 기술과 문자열 처리를 이용하여 전자우편의 보안성 향상과 문자열 처리를 통해 스팸메일을 줄이는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2008.06c
• /
• pp.68-73
• /
• 2008

전자 메일의 사용이 급증함에 따라 스팸메일의 양도 함께 증가하고 있다. 증가되는 스팸으로 인한 피해를 줄이기 위하여 여러 가지 기법들이 사용되고 있지만, 지능화되어가는 스패머들의 기술에 완전한 스팸메일의 차단은 불가능하며, 수신된 메일에 대해 사용자는 자신만의 기준으로 스팸메일 여부를 판단하고 있다. 본 논문에서는 스팸메일임에도 불구하고 수신되는 메일(FN)에 대해, 사용자의 반응 패턴을 통하여 이를 판단하고자 한다. 수신된 메일의 송신자와 제목, 보관 편지함 등에서 형태소 추출을 하고 이를 PN_DB(Positive형태소와 Negative형태소로 구성된 DB, 이하 PN_DB)로 구축한 뒤, Negative 형태소들을 Balcklist로 사용하여 FN 메일을 판단한다. FN 메일로 판단된 경우에 PN_DB에서 계산된 각각의 가중치 값을 적용하여 사용자의 과거 스팸 판단 성향이 반영된 FN_value를 시각적으로 표현함으로써 사용자의 판단을 용이하게 하는 시스템을 제안한다.

• Smart Media Journal
• /
• v.7 no.4
• /
• pp.24-29
• /
• 2018

Text analysis technique for natural language processing in deep learning represents words in vector form through word embedding. In this paper, we propose a method of constructing a document vector and classifying it into spam and normal text message, using word embedding and deep learning method. Automatic spacing applied in the preprocessing process ensures that words with similar context are adjacently represented in vector space. Additionally, the intentional word formation errors with non-alphabetic or extraordinary characters are designed to avoid being blocked by spam message filter. Two embedding algorithms, CBOW and skip grams, are used to produce the sentence vector and the performance and the accuracy of deep learning based spam filter model are measured by comparing to those of SVM Light.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.34 no.9B
• /
• pp.908-913
• /
• 2009

Mobile phones became important household appliance that cannot be without in our daily lives. And the short messaging service (SMS) in these mobile phones is 1.5 to 2 times more than the voice service. However, the spam filtering functions installed in mobile phones take a method to receive specific number patterns or words and recognize spam messages when those numbers or words are present. However, this method cannot properly filters various types of spam messages currently dispatched. This paper proposes a more powerful and more adaptive spam filtering system using SVM and thesaurus. The system went through a process of isolating words from sample data through pro-processing device and integrating meanings of isolated words using a thesaurus. Then it generated characteristics of integrated words through the chi-square statistics and studied the characteristics. The proposed system is realized in a Window environment and the performance is confirmed through experiments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06c
• /
• pp.332-335
• /
• 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.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.50 no.2
• /
• pp.152-160
• /
• 2013

This paper proposes a prediction reputation system for the anti-SPIT solution in real-time VoIP environment. The existing schemes need to get the user's feedback and/or have experienced the time delay and overload as session initiates due to real-time operation. To solve these problems, the proposed scheme predicts the reputation through the statistical analysis based on the period of session initiation of each caller and the call duration of each receiver. As per the second mentioned problem, this scheme performs the prediction before session initiation, therefore, it's proper for real-time VoIP environment.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.8 no.3
• /
• pp.1-7
• /
• 2007

Since the DirectTV started its digital broadcasting services in 1994 for the first time in the U.S., digital broadcasting widened its services in many areas. In korea, TIT(Transport Information Technology) based IP-TV services have been provided in Saemaeul trains and some sections of subway trains. But the software systems for the service performed in alternated fashions and suffered from many problems such as suspension, memory leaking and overflow. These problems increased playback loss time and resulted in bad reliabilities. In this paper, a software TIT monitor is designed and implemented for the TIT system in physically poor environments. The designed system formalized monitoring time intervals for effective monitoring. Through the real experiments, playback time is improved in 14% comparing to existing system.

• Journal of IKEEE
• /
• v.10 no.1 s.18
• /
• pp.49-54
• /
• 2006

Recently, e-mail has become an important way of communications in IT societies, but it creates various social problems due to increase of spam mails. Even though many organizations and cooperation have been trying researches to develop spam mail blocking technologies, a lot of cost and system complexities are required because of varieties of spam blocking technologies. In this paper, we designed of the SMBC(Spam Mail Blocking Center) using the Fit FA(Filtering Algorithm) Finder. Fit-FA Finder that search and applises spam mail filtering algorithm of the most suitable confrontation according to type of spam mail. The system of spam mail filtering is decided performance of the system by procedure that spam filter is used. Go through designed Fit-FA Finder and reduced unnecessary filtering process and processing time and load than appointment order filter application way of existent spam mail interception system.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.24 no.4
• /
• pp.645-653
• /
• 2014

The purpose of this study is to provide low-cost and highly effective methods for customers to pick out SMS(Short Message Service) messages sent by financial institutions among SPAM messages and Smishing, which have rapidly spread recently and have caused critical issues. Above all, the study aims to list problems and limitations of the past efforts and measures to block SPAM messages and provide one method to overcome those limitations. Also, the study aims to verify the effectiveness of the method by implementation of them and conducting surveys of a broad range of customers.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.35-39
• /
• 2002

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.