본 논문은 텍스트 정보와 하이퍼링크에 기반한 2단계 지능형 스팸 메일 필터링에 관한 방법을 제시한다. 일반적으로 스팸 메일의 본문에는 텍스트 문장보다는 그림이 더 많이 포함되어 있기 때문에 단어의 블랙리스트와 같은 전형적인 방법으로 스팸 메일을 구분하기에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스팸 메일에 포함되어 있는 하이퍼링크를 추출하여 해당 웹페이지를 가져온 후, 이를 확장된 형태의 메일 본문이라 간주하여 텍스트 정보를 추출하였다. 또한 스팸 메일을 구분하기 위한 정보를 두 가지로 구분하여 사용하였는데, 메일 송신자의 정보와 확실한 스팸 키워드 리스트를 확실한 정보군으로 구분하여 먼저 적용하고, 이보다 덜 명확한 정보들은 따로 구분하여 속성벡터를 만들어 SVM 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 하이퍼링크를 통하여 웹페이지를 가져온 방법이 그냥 원본 메밀만 사용한 방법보다 F-measure 값이 평균 9.4% 의 성능향상을 보였다.
Instance based learning algorithm is the best known lazy learner and has been successfully used in many areas such as pattern analysis, medical analysis, bioinformatics and internet applications. However, its feature weighting scheme is too naive that many other extensions are proposed. Our version of IB3 named as eXtended IBL (XIBL) improves feature weighting scheme by backward stepwise regression and its distance function by VDM family that avoids overestimating discrete valued attributes. Also, XIBL adopts leave-one-out as its noise filtering scheme. Experiments with common artificial domains show that XIBL is better than the original IBL in terms of accuracy and noise tolerance. XIBL is applied to two important applications - intrusion detection and spam mail filtering and the results are promising.
본 연구에서는 갈수록 늘어나는 이메일 문서의 관리를 효율적으로 하기 위한 방법으로 새로운 메일이 도착했을 때 해당 카테고리를 추천받아 사용자가 직접 최적의 분류를 할 수 있는 이메일 추천 에이전트 시스템을 제안한다. 이메일 문서들의 카테고리별 분류 및 해당 폴더 저장에서 핵심이 될 수 있는 정확한 분류를 위해 동적 임계치를 이용한 베이지안 학습 알고리즘을 적용하였으며, 또한 주요 모듈 부분을 확장성과 재 사용성을 위해 컴포넌트화 하였다.
인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 종래의 인쇄 매체 상에 기술된 문서들은 점차 전자문서화 되기 시작했다. 이러한 문서들을 서로 다른 시스템 사이에서 상호 교환하기 위해서는 사용자가 원하는 논리적 구조를 태그로 구현할 수 있는 정형화된 문서 형태가 필요하다. 또한 이메일을 통한 개인적 정보를 얻고 또한 메일의 양이 갈수록 늘어나는 상황에서 카테고리별 자동 분류를 할 수 있는 에이전트가 현안이 되고 있다. 본 논문에서는 XML 형식의 메일에 XSL 문서를 임베디드하여 보내는 XML 이메일 시스템을 설계하여, 본 시스템을 이용하여 본문 내용을 카테고리별 자동 분류해주는 필터링 에이전트 인터페이스(Filtering Agent Interface)를 제안하고자 한다. XML 메일 서버를 통하여 수신된 메일은 XML과 XSL 형식에 따라 XML 메일 데이터베이스에 따로 저장되기 때문에 분석이 매우 용이하다는 장점을 이용하였다.
유용한 이메일은 소비자 구매행동에 긍정적 영향을 미치며, 온라인 상점에서 소비자를 구매로 유인하는 수단이 된다. 또한 이메일을 통해 소비자와 정기적인 접촉을 갖게 되면 고객의 충성도가 개선된다. 그러나 이메일에도 한계점이 있다. 통계에 의하면, 이메일의 절반 이상이 스팸이다. 이메일 사용자가 증가함에 따라 과거 몇 년 동안에 스팸이 급속도로 증가하고 있다. 본 연구에서는 그러한 이메일 마케팅의 한계점을 극복하기 위해 온톨로지 접근법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 스팸 메일을 제거하는데 온톨로지를 활용하는 것이 아니라 개인의 특성과 흥미를 고려하여 개인화 콘텐트를 서비스하는데 온톨로지를 적용하였다. 본 연구에서는 도메인 온톨로지를 개발하였고 기존의 FOAF도 활용하였다. 본 연구의 제안 시스템을 시나리오를 통해 검증하였다.
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.
본 논문에서는 기존의 스팸 메일 필터링 시스템의 성능을 향상시키기 위한 새로운 필터링 방법을 설명한다. 대부분의 스팸 필터링 시스템은 메일의 제목이나 혹은 그 문서 안에서 발견되는 단어들의 분포를 조사하여 이루어진다. 한편, 최근의 스팸 발송자들은 메일 서비스 업체가 제공하는 웹메일 계정을 이용하여 스팸을 발송하기 시작하였다 이렇게 웹메일을 통해 발송되는 스팸 메일의 특징을 보면, 그 메일 계정이 자동으로 생성되기 때문에 일반 사용자의 메일 계정과 많은 차이를 보인다. 본 연구에서는 이러한 점에 착안하여, 발송자의 메일 계정이 자동 생성된 메일 계정인지를 예측하고 이를 통해 스팸을 필터링하고자 한다. 메일 계정을 분류하기 위해서는 패턴 인식 문제에서 사용되어 온 결정 트리를 이용하였으며, 메일 서비스 업체로부터 수집된 약 215 만개의 메일 계정에 대해 실험하였다. 실험 결과, $96.3\%$의 정확률을 나타내었으며, 기존 시스템과 연동하여 새로운 형태의 스팸을 필터링할 수 있었다.
The need for network security is being increasing due to the development of information communication and internet technology. In this paper, firewall models, operating system models and other network component models are constructed. Each model is defined by basic or compound model, referencing DEVS formalism. These models and the simulation environment are implemented with MODSIM III, a general purpose, modular, block-structured high-level programming language which provides direct support for object-oriented programming and discrete-event simulation. In this simulation environment with representative attacks, the following three attacks are generated, SYN flooding and Smurf attack as an attack type of denial of service, Mail bomb attack as an attack type of e-mail. The simulation is performed with the models that exploited various security policies against these attacks. The results of this study show that the modeling method of packet filtering system, proxy system, unix and windows NT operating system. In addition, the results of the simulation show that the analysis of security performance according to various security policies, and the analysis of correlation between availability and confidentiality according to security empowerment.
문서 여과 문제 (text filtering)는 어떤 문서가 특정한 주제에 속하는지의 여부를 판별하는 문제이다. 인터넷과 웹이 널리 퍼지고 이메일로 전송되는 문서의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 문서 여과의 중요성도 따라서 증가하고 있는 추세이다. 이 논문에서는 새로운 학습 방법인 에이다부스트 학습 방법을 문서 여과 문제에 적용하여 기존의 방법들보다 우수한 분류 결과를 나타내는 문서 여과 시스템을 생성하고자 한다. 에이다 부스트는 간단한 가설의 집합을 생성하고 묶는 기법인데, 이 때 각각의 가설들은 문서가 특정 단어를 포함하고 있는지 검사하여 이에 따라 문서의 적합성을 판별한다. 먼저 최종 여과 시스템을 구성하는 각 가설의 출력이 1 또는 -1이 되는 이진 가설을 사용하는 기존의 에이다부스트 알고리즘에서 출발하여 좀 더 최근에 제안된 확신 정도 (실수값)를 출력하는 가설을 이용하는 에이다부스트 알고리즘을 적용함으로써 오류 감소 속도와 최종 오류율을 개선하고자 하였다. 또 각 데이타에 대한 초기 가중치를 연속 포아송 분포에 따라 임의로 부여하여 여러 번의 부스팅을 수행한 후 그 결과를 결합하는 방법을 사용함으로써 적은 학습 데이타로 인해 발생하는 과도학습의 문제를 완화하고자 하였다. 실험 데이터로는 TREC-8 필터링 트랙 데이타셋을 사용하였다. 이 데이타셋은 1992년도부터 1994년도 사이의 파이낸셜 타임스 기사로 이루어져 있다. 실험 결과, 실수값을 출력하는 가설을 사용했을 때 이진값을 갖는 가설을 사용했을 때 보다 좋은 결과를 보였고 임의 가중치를 사용하여 여러번 부스팅을 하는 방법이 더욱 향상된 성능을 나타내었다. 다른 TREC 참가자들과의 비교결과도 제시한다.
본 논문은 점점 증가되고 있는 SPAM 메일 문제를 해결하기 위한 방법으로써, 특정 속성에 기반을 둔 학습 알고리즘의 co-training을 통한 전자메일 분류 기법을 제안한다. 전자메일 분류는 결국 문서 분류 기술과 다르지 않다. 이미 많은 연구에서 학습 알고리즘을 이용한 문서 분류 기법은 많이 제안되고 검증되었다. 본 논문에서는 이러한 학습 알고리즘들을 co-training을 통하여 해당 메일이 SPAM인지 아닌지 구분하며, 학습의 효율성을 높이기 위하여 전자메일의 특정한 속성들, 예를 들면, 핵심문구나 기타 특정한 문구 및 전자메일의 헤더 정보 등을 학습 기반으로 이용하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.