• 정보보호학회논문지
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• 제18권6A호
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• pp.129-137
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• 2008

인터넷의 활용도가 높아짐에 따라, 스팸메일이 전체 메일에서 차지하는 비중이 점점 커지게 되었다. 전체 인터넷 자원에서 필요에 의해 사용되는 메일의 기능보다, 주로 광고나 악성코드 등의 전파를 위한 목적으로 사용되는 메일의 비중이 점점 커지고 있으며, 이를 방지하기 위한 컴퓨터 및 네트워크, 인적자원의 소모가 매우 심각해지고 있다. 이를 해결하기 위해 스팸 메일 필터링에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 현재는 문맥상의 의미는 없지만 가독상에서 의미를 해석할 수 있는 문장에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 방식의 메일은 기존의 어휘를 분석하거나 문서 분류 기법 등을 이용한 스팸 메일을 필터링 방법을 통해 분류하기 어렵다. 본 연구는 이와 같은 어려움을 해결하기 위해 메일의 제목에 대한 N-GRAM 색인화를 통해 베이지안 및 SVM 을 이용하여 스팸 메일을 필터링 하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.223-225
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• 2002

인터넷의 급속한 성장과 함께 E-Mail은 대표적인 통신수단의 하나가 되어버렸다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일이 매일같이 쏟아져 오고 , 그 문제점의 심각성에 정보통신부에서 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률이라는 새로운 법률까지 생겨났다. 본 논문에서는 이 법률에서 요구하는 '광고'라는 문구를 걸러내는 등의 메시지 규칙을 갖는 시스템과 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(Naive Baesian Classifier)를 결합한 스팸 메일 필터링 시스템(Spam-mail Fitering System)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 작성할 필요없이 학습한 데이터를 갖고 자동으로 스팸메일을 분류할 수가 있다. 들어온 메일은 메시지 규칙 기반 필터가 먼저 적용되고, 메세지 규칙 기반 필터에서 분류되지 않으면 나이브 베이지안 필터에서 분류된다. 실험에서는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 메시지 규칙을 사용한 시스템 및 나이브 베이지만 분류자 시스템과 비교 평가하였다. 또한 임계치를 변경함으로써 제안된 시스템의 성능을 높일 수있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.343-346
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• 2002

스팸메일이 급증함에 따라 신뢰할 수 있는 전자메일 필터의 요구가 늘어나는 추세다. 스팸메일을 보내는 스패머(spammer)의 거의 대부분은 광고가 주요 목적이다. 멀티미디어(multimedia)기반의 전자메일은 정보전달 및 시각효과가 뛰어나 스패머가 선호하는 전자메일의 한 형태이다. 이런 종류의 전자메일은 텍스트 기반(基盤) 스팸메일 필터의 성능을 떨어뜨리거나 필터링을 아예 불가능하게 한다. 본 연구에서 발신지(發信地) 추적기법과 사례기반학습을 이용해 신뢰할 수 있는 한국어 스팸 메일필터를 설계 및 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.11-12
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• 2015

본 논문에서는 스팸 FAX을 걸러내어 과도한 종이 낭비와 FAX 시스템의 효율성 증진을 위한 필터링 장비를 제안한다. 해당 장비는 실제 FAX 기기와 PSTN망 사이에 위치하여, 데이터 망으로 들어오는 스팸 FAX를 걸러 내고, 사용자는 외부에서 저장장치에 접근하여 출력하고자 하는 FAX 데이터만 선택하여 출력 할 수 있는 장치이다.

• 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.

• 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.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.845-848
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• 2014

블로그는 인터넷에서 개인의 정보나 의견을 표출하고 커뮤니티를 형성하는데 사용되는 중요한 수단이나, 광고 유치, 페이지 순위 올리기, 쓰레기 데이터 생성 등 다양한 목적을 가진 스팸블로그가 생성되어 악용되기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 문서에서 나타나는 특징들을 이용한 스팸 탐지 기법을 제안한다. 먼저 블로그 본문의 길이, 태그의 비율, 태그 수, 이미지 수, 랭크의 수 등 하나의 웹 문서에서 추출할 수 있는 특징을 기반으로 각 문서에 대한 특징 벡터를 생성하고 기계학습을 통해 모델을 생성하여 스팸 블로그를 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터를 사용하여 제안방법과 기존의 스팸 분류 연구를 비교 실험을 진행하였다. Bayesian 필터링 기법을 사용하는 기존연구와 비교 실험 결과, 제안방법이 더 좋은 정확도를 가지면서 특징 추출 속도 및 메모리 사용 효율성을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.352-355
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• 2006

본 논문에서는 스팸 대응 시스템의 특징 추출 방법들을 비교한다. 실험 결과는 퍼지추론 방법이 정보획득량, 카이제곱 통계량, 상호정보 방법에 비하여 정확률과 재현율의 결합 척도인 F-척도면에서 월등한 성능을 보여주지는 않는다. 하지만 제안된 퍼지추론 방법은 사용된 특징들의 수에 비례하여 성능이 증가하므로 좋은 특징 추출 방법으로 간주된다. 따라서 본 연구는 무수한 스팸 메일로 고통 받는 전자우편 사용자들을 위한 스팸 메일 필터링 시스템 개발에 도움을 줄 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권7호
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• pp.271-276
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• 2014

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.