• 제목/요약/키워드: 스팸 차단 필터

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Multimedia Message Service(MMS)상에서 전송되는 스팸이미지 필터링 시스템 (Multimedia Message Service(MMS) Spam Image Filtering System)

  • 박영만
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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    • pp.933-935
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    • 2014
  • 휴대전화 사용의 대중화로 인하여 개개인의 휴대전화로 수신되는 스팸메시지의 양도 덩달아 증가하게 되었다. 이것은 휴대전화 사용자가 불법광고 노출의 원인이 되고 있다. 이에 많은 스팸메시지 차단기법이 제시되었지만 이는 텍스트기반의 문자메시지에 특화되어있어 문자가 포함되어있는 이미지스팸에는 차단이 어렵다는 문제점이 존재 한다. 이에 본 논문에서는 휴대전화로 오는 이미지메시지 중 스팸이미지를 검출해 내는 모바일 스팸이미지 필터링 시스템을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 시스템은 스팸이미지를 분석하여 이미지의 패턴을 검사하여 특정 패턴이 포함된 이미지에 대해서 스팸이미지로 분류하여 필터링하게 됨으로써, 실제 휴대전화로 수신되는 스팸이미지를 이용한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 텍스트기반 스팸필터링시스템에서 할 수 없었던 스팸이미지 필터링을 할 수 있음을 확인 하였다.

향상된 차단 성능 지원을 위한 SMBC 플랫폼 개발 (A Development of the SMBC platform for supporting advanced performance of blocking spam-mails)

  • 서상진;진현준;박노경
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제8권2호
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    • pp.89-94
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    • 2007
  • 현재 새로운 스팸 메일 차단 시스템과 다양한 스팸 차단 기술에 대한 연구가 계속되고 있다. 그렇지만, 새로운 유형의 스팸 메일이 등장하면서 스팸 메일 차단률(Spam mail Filtering Rate)과 오인된 메일(False-positive mail) 발생률은 점차적으로 늘어나고 있다. 하지만 기존에 제안된 스팸 메일 필터링 알고리즘은 새로운 유형의 스팸 메일에 대응하기 위해 적용될 알고리즘 수의 증가와 효율적인 스팸 메일 필터링 알고리즘의 대응 관계에 대한 연구 부족으로 인하여 스팸 메일 차단 시스템의 처리 부하는 증가하고 이에 대한 신뢰성은 반감되고 있다. 본 논문에서는 스팸 메일 차단 시스템의 부하 처리 성능 및 신뢰성을 증가시키기 위해 Fit-FA Finder와 Privacy 기반의 오인된 메일을 복구시키는 SMBC플랫폼을 개발하고 성능을 분석하였다.

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Privacy 속성 기반의 오인된 메일 복구 알고리즘 개발 (Development of A Recovery-algorithm of False-Positive Mail based on the Property of the Privacy)

  • 서상진;박노경;진현준
    • 전기전자학회논문지
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    • 제9권2호
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    • pp.108-114
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    • 2005
  • 현재 전자우편은 정보통신 사회의 중요한 의사소통 수단이 되고 있으나, 스팸 메일의 증가로 인해 각종 사회 문제를 발생시키고 있다. 스팸 차단을 위해 관련 기관 및 기업이 다양한 형태의 스팸 차단 기술을 개발하고 있으나, 다양한 스팸 유형에 따른 대응이 각각 이루어져야 하므로 많은 처리 비용과 시스템의 복잡도가 가중되고 있다. 그리고 스팸 차단 기술 적용 시, 스팸 방지 필터의 적용 순서에 따라 차단 오인율(False-Positive Error)이 달라져 이용 신뢰도에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 스팸 차단 필터의 이용 신뢰도를 향상시키기 위해, Privacy 정보 기반의 False-Positive 메일 복구 기법을 제안 및 구현하였다. 구현된 프로토 타입을 통해 False-Positive 메일 복구 과정을 검증하고, 처리 결과를 분석 및 요약한다.

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스팸 메일 차단 신뢰도 향상을 위한 SMBC 플랫폼 설계 (A Design of the SMBC for Improving Reliability of Blocking Spam Mail)

  • 박노경;한성호;서상진;진현준
    • 한국통신학회논문지
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    • 제30권11B호
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    • pp.730-735
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    • 2005
  • 현재 인터넷 상에서 신속한 의사소통을 위해 사용되는 전자우편의 증가는 상업적 의도를 가진 상품 홍보 수단으로 악용되며, 많은 사회적 문제를 유발시키고 있다. 이에 다양한 스팸 차단 필터 기술이 개발되고 있으나, 차단필터의 성능에 따라 정상 메일을 스팸 메일로 오인하여 사용자의 시스템 이용 신뢰도를 크게 저하시키고 있다. 본 논문에서는 스팸 메일 차단 시스템의 이용 신뢰도를 높이기 위해 Privacy 기반의 스팸 메일 복구 기법이 적용된 SMBC(Spam Mail Blocking Center) 스팸 메일 차단 플랫폼을 설계 및 제안한다. SMBC는 Proxy Server 기반의 스팸 차단 시스템 프레임 레이어로 설계되며, 물리적으로 임의의 위상(Topology)로 구축 가능하여, 플랫품 구현시 유연한 모듈/구성 레이어 개발이 가능하다. 제안된 SMBC 플랫폼은 기존 스팸 메일 차단 시스템에 비해 처리 부하와 차단 필터의 오인률을 최소화하여 시스템 이용 신뢰도를 높일 수 있도록 설계되었다.

스팸 필터링을 위한 지식 그래프 기반의 신조어 감지 매커니즘 (Knowledge Graph-based Korean New Words Detection Mechanism for Spam Filtering)

  • 김지혜;정옥란
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권1호
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    • pp.79-85
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    • 2020
  • 오늘날 스마트폰에서 스팸 문자를 차단하기 위해 문자 내용과 스팸 키워드의 단순 문자열 비교 또는 스팸 전화번호를 차단하는 방식을 사용하고 있다. 이에 따라 스팸 문자가 자동으로 차단되는 것을 방지하기 위해 점차 변화된 방식으로 스팸 문자를 전송한다. 특히 스팸 키워드에 포함되는 단어의 경우 단순 문자열 비교로 검색되지 않도록 특수문자, 한자, 띄어쓰기 등을 이용하여 비정상적인 단어로 스팸 문자를 발송한다. 기존 스팸 필터링 방식의 경우 이러한 스팸 문자를 차단할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 새로운 기술이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 스팸 문자에서 자주 사용되는 신조어를 검출하여 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 지식 그래프 기반의 신조어 감지 매커니즘을 제안한다. 또한 기본 Naive Bayes에 감지한 신조어를 적용하여 제안한 방법의 성능 실험 결과를 보여준다.

송신자 자가인증 기법 기반의 스팸 SMS 필터링 안드로이드 애플리케이션 구현 (Implementation of Anti-spam SMS Android Application Using Self-authentication Mechanism)

  • 양인식;추문박;백전성;강경태
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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    • pp.63-66
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    • 2018
  • 스팸 스미싱 SMS의 차단을 위하여 지금까지 다양한 차단기법이 개발되어 사용되고 있다. 그 중에서도 대부분을 차지하는 방법들이 기계학습을 통한 내용 기반의 차단과 사용자의 스팸신고를 통한 송신자 차단 방법이다. 그러나 이러한 방법들은 공통적으로 스팸 스미싱을 식별하기 위해 학습 데이터가 필요하다는 문제점을 갖고 있기 때문에, 신종 스팸 공격들은 차단이 불가능하여 차단율의 한계를 보인다. 본 논문에서는 오늘날 사용되고 있는 스팸 스미싱 차단 기법들의 근본적인 문제점들을 규명하고, 이를 해결할 수 있는 스팸차단 기법 중 하나인 송신자 자가인증 기법을 소개한다. 그리고 송신자 자가인증 기법을 적용한 안드로이드애플리케이션의 구현 및 동작과정을 설명한다.

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컨텐츠 필터를 이용한 스팸메일 차단 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of The Spam I-Mail filtering System)

  • 김진만;장종욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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    • pp.465-468
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    • 2003
  • 전자메일은 가장 오래된 인터넷 서비스중의 하나로서 인터넷의 발달과 더불어 현대사회에 아주 중요하고, 필수적인 통신수단이 되었다. 개인적인 목적에서부터 중요한 비즈니스적인 목적으로 까지 이용되고 있는 전자메일은 그 특성상 보안에 취약하고, 그를 이용한 상업적 또는 악의적인 목적으로까지 이용되기도 한다. 그래서 최근 스팸메일의 차단과 상업성 광고 메일에 관련한 문제가 대두되고 있으며, 그에 관련된 대처 방안들이 많이 나오고 있는 실정이다. 이 논문에서는 스팸메일 및 상업적 목적의 광고성 메일 둥의 분류 및 차단에 관련하여 세 가지 측면, 즉 서버 레벨 차단, 네트워크구조 레벨 차단, 클라이언트 레벨 차단방법 중 클라이언트 레벨에서의 정보통신부 유해 사이트 DB를 이용한 스팸메일차단 시스템을 설계하고, 구현하였다.

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베이지안을 이용한 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 차단 기법 (Spam Message Filtering with Bayesian Approach for Internet Communities)

  • 김범배;최형기
    • 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.

송신자 자가인증 기법을 적용한 스팸차단 서버와 안드로이드 애플리케이션 구현 (Implementation of Anti-Spam Server and Android Application Using Self-Authentication Mechanism)

  • 양인식;백전성;강경태
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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    • pp.35-36
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    • 2017
  • 이메일 서비스 사용자들은 스패머가 무차별적으로 발송하는 스팸메일에 의한 정신적 경제적 피해를 입고 있다. 이러한 피해를 막기 위해 필터링, RBL (Real-time Blackhole List)과 같은 스팸차단 기법이 등장하였고 많은 메일서버에서 사용되고 있다. 그러나 이는 스팸메일의 근본적인 원인은 해결하지 못하며, 높은 차단율을 유지하기 위해서는 지속적인 관리 및 업데이트가 필요하다. 이러한 한계점을 극복하기 위한 기법으로 송신자 자가인증 기법이 있다. 본 논문에서는 송신자 자가인증 기법을 적용하여, 스팸메일을 근본적으로 차단하고 지속적인 업데이트가 필요 없는 스팸차단 서버 및 애플리케이션을 구현하였다.

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특수 문자 및 단어 빈도 비율을 이용한 스팸 필터링 방법 (A Spam Filtering Method using Frequency Distribution of Special Letter and Frequency Ratio of Keyword)

  • 이성진;백종법;한정석;이수원
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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    • pp.280-283
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    • 2011
  • 인터넷 환경에서 무차별적으로 유통되는 스팸 문서로 인한 사회적 문제가 커져 가고 있는 가운데 스팸문서를 차단하기 위한 활발한 연구들이 이루어지고 있다. 이 가운데 대표적인 연구는 자질어를 이용한 기계학습 기반의 스팸 차단 기술이다. 그러나 이 방법은 미리 선택된 자질어로만 구성된 분류 모델을 사용하기 때문에 Term Spamming(단어 조작에 의한 스팸 차단 행위)에 취약하며, 스팸 차단의 성능과 학습 소요 시간이 선택된 자질어의 품질과 수에 민감하게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스팸 문서에서 등장하는 특수 문자의 빈도와 반복되는 단어의 특징을 이용한 스팸 탐지 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 문서에서 등장하는 특수 문자의 비율과 최다 출현 단어의 반복 패턴을 정의하고 기계학습 알고리즘을 적용하여 스팸 분류 모델을 생성한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 E-mail 데이터와 블로그의 Post 데이터를 사용하여 자질어 기반의 스팸 차단 방법과 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도와 학습 소요 시간에 있어 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.