• 정보관리연구
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• 제38권4호
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• pp.48-67
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• 2007

스팸으로 인하여 우리 사회가 지출해야 하는 경제적 부담은 정보의 자유로운 유통으로 누릴 수 있는 이익을 상회한다고 볼 수 있다. 그리고 현재 이메일, 휴대폰 SMS 등을 통한 영리목적의 광고성 정보전송 행위에 대한 규제가 정보통신부와 공정위원회로 이원화되어 있으므로 $\ulcorner$정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률$\lrcorner$상 스팸규정에서 일부 공정위 소관법률 적용대상자를 예외로 하거나 동일의무에 대해 중복규제하는 등 법률의 분리로 인한 국민 불편 및 형평성 문제가 발생하고 있다. 이에 스팸규제와 관련된 국외의 환경 및 동향 등에 대한 비교 분석과 함께 포털사이트나 이동통신 등 정보통신망제공 사업자의 자율재량에 맡긴 스팸방지활동은 한계가 있기 때문에 동 사업자의 스팸 방지에 대한 기술적 조치 및 서비스제한, 신원확인 등 법적 의무화에 대한 검토가 필요하기에 본 연구는 국내 최적의 광고성 정보 규제법규의 형식 및 내용을 도출하기 위하여 국내 타 관련 법률 및 산업 환경 전반을 고려하여 스팸규제 범위를 명확히 하고, 스팸 행위뿐만 아니라 영리목적의 광고행위 전반을 포괄하는 법률 제정방안 수립하며, 기타 현 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 개정 또는 광고성 정보전송 규제 단일법 제정시 필요사항을 도출함을 목적으로 한다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.287-297
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• 2011

전자메일은 사용의 편리성과 정보전달의 신속성 때문에 널리 사용되고 있지만, 광고목적이나 악의성을 갖는 스팸메일의 양도 증가하여 사회적 경제적으로 큰 문제를 야기한다. 스팸메일을 필터링하기 위한 방법은 수용 전 단계와 수용 후 단계로 나누어서 접근할 수 있는데, 수용 후 접근의 경우는 메시지로부터 단어나 문장 단위로 자질을 추출하고 그로부터 학습이나 매칭방법을 통하여 필터링을 하는 과정을 포함한다. 하지만, 필터링을 우회하기위해 스패머는 계속적으로 단어를 변형시켜 메일을 발송시키고 있다. 특히 한국어의 경우는 특성상 한 음절을 이루는 음소의 변화로부터 변형이 가능하기 때문에 그 변칙적 사용이 더 다양하다고 할 수 있다. 따라서, 기존의 정규식이나 학습알고리즘은 대처에 한계를 갖게 된다. 이에 본 논문에서는 한글의 변칙어를 인식할 수 있는 방법을 제안함으로서 스팸메일분류 시스템의 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위해, 자소접근방법을 사용하고, Smith-Waterman알고리즘을 적용하였다. 메일서버로부터 추출한 필터키워드와 메일로부터 제안한 방법을 실험한 결과 유사도 수준에 따라 한글 변칙어들을 정확히 인지해 낼 수 있었다. 실험을 통해 소요 공간 및 시간은 허용될 수 있는 수준임을 확인하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권2호
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• pp.26-37
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• 2021

이메일은 일상생활에서 사람들과 커뮤니케이션하는데 중요한 도구 중 하나이다. COVID-19(코로나바이러스)로 비대면 활동이 증가하면서 스팸메일, 피싱, 랜섬웨어 등과 같은 이메일을 통한 보안사고가 증가하고 있다. 이메일 보안사고는 이메일이 가지고 있는 기술적인 취약점으로 발생하는 것보다는 사람의 심리를 이용한 사회공학적 공격으로 증가하고 있다. 사람의 심리를 이용한 보안 사고는 보안 인식 개선을 통해 예방과 방어가 가능하다. 본 연구는 국내외 기업 임직원을 대상으로 악성 이메일 모의 실험을 통해 보안 인식개선으로 악성 이메일에 대한 대응 변화 분석을 실증적 연구하였다. 본 연구에서 보안교육, 상향식 보안 관리, 보안 이슈 공유의 요인은 악성 이메일을 안전하게 대응하는데 효과가 있음을 확인하였다. 본 연구는 보안 인식에 대한 이론적 연구 내용을 악성 이메일 대응과 관련하여 실증적 분석을 실시하여 새로운 연구를 제시해 학술적 의의가 있으며, 실무 환경에서 모의 실험으로 얻어진 결과는 보안담당자에게 업무 하는데 실무적으로 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.576-579
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• 2009

인터넷 사용의 보편화로 이메일의 양이 급속히 증가하고 있다. 따라서 수신 메일을 효율적이면서 정확하게 분류할 필요성이 점차 증가하고 있다. 현재의 이메일 분류는 베이지안, 규칙 기반 등을 이용하여 스팸 메일을 필터링하기 위한 이원 분류가 주를 이루고 있다. 클러스터링을 이용한 다원 분류 방법은 분류의 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 논문에서는 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)을 기반으로 한 자동 카테고리 생성 방법과 동적 분류 체계 방법을 결합한 새로운 자동 이메일 분류 방법을 제안한다. 이 방법은 수신되는 이메일을 자동으로 분류하여 대량의 메일을 효율적으로 관리할 수 있으며, 메일을 동적으로 재분류 하여 분류 정확률을 높일 수 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제2권1호
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• pp.79-85
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• 2016

랜섬웨어는 미국을 중심으로 활동하는 악성코드였으나 기하급수적인 컴퓨터 보급과 사용자의 증가를 매개체로 하여 전 세계적으로 급속하게 유포되었으며 최근에는 국내에서도 출현하었다. 초기 랜섬웨어는 E-Mail을 공격매개체로 사용하였으며 스팸메일을 통해 파일을 클릭하도록 유도하는 방식이 가장 일반적이나 SNS나 스마트폰 메시지를 통해서도 유포되고 있다. 현재는 한글 버전으로 국내 대형 커뮤니티 사이트들을 공격하는 등 국내에서도 많은 피해가 증가하는 추세이다. 랜섬웨어는 파일을 암호화하여 사용자에게 경고 메시지를 출력하며, 추적상태를 유추하기 어려운 비트코인 가상 화폐를 통한 결제를 요구하면서 금전적인 피해를 유도한다. 본 논문에서는 랜섬웨어로 인한 피해 사례 분석과 해결방안을 제시한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.493-504
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• 2017

최근 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등을 통해 방대한 양의 비정형 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있다. 이러한 비정형 텍스트 데이터는 풍부한 정보 및 의견을 거의 실시간으로 반영하고 있다는 측면에서 그 활용도가 매우 높아, 학계는 물론 산업계에서도 분석 수요가 증가하고 있다. 하지만 텍스트 데이터의 유용성이 증가함과 동시에 이러한 텍스트 데이터를 왜곡하여 특정 목적을 달성하려는 시도도 늘어나고 있다. 이러한 스팸성 텍스트 데이터의 증가는 방대한 정보 가운데 필요한 정보를 획득하는 일을 더욱 어렵게 만드는 것은 물론, 정보 자체 및 정보 제공 매체에 대한 신뢰도를 떨어뜨리는 현상을 초래하게 된다. 따라서 원본 데이터로부터 스팸성 데이터를 식별하여 제거함으로써, 정보의 신뢰성 및 분석 결과의 품질을 제고하기 위한 노력이 반드시 필요하다. 이러한 목적으로 스팸을 식별하기 위한 연구가 오피니언 스팸 탐지, 스팸 이메일 검출, 웹 스팸 탐지 등의 분야에서 매우 활발하게 수행되었다. 본 연구에서는 스팸 식별을 위한 기존의 연구 동향을 자세히 소개하고, 블로그 정보의 신뢰성 향상을 위한 방안 중 하나로 블로그의 스팸 태그를 식별하기 위한 방안을 제안한다.

• 경영정보학연구
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• 제11권1호
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• pp.49-67
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• 2009

이메일은 다른 커뮤니케이션 채널에 비해서 비용이 저렴하며 고객에게 신속하게 접근할 수 있으며 고객과의 쌍방향 커뮤니케이션을 가능하게 하기 때문에 기존 고객 유지와 신규고객 확보 및 신상품 홍보 그리고 판촉활동에 활용되고 있다. 본 연구에서는 실증적 사례로 국내 A은행에서 신용카드 회원을 대상으로 실행하였던 이메일 마케팅 결과를 분석하여 이메일 개봉률, 반응률 및 이메일 마케팅별 순증 이용금액을 분석하였으며 특정 이메일 마케팅을 선정하여 프로모션 대상 회원과 반응회원의 특성을 살펴보았다. 효과 캠페인 및 비효과 캠페인 대상회원의 특성을 비교하여 분석한 결과 효과 캠페인과 비효과 캠페인간의 유사성과 차이점을 도출할 수 있었다. 이메일 개봉 및 미 개봉회원 분석에서 효과 캠페인은 여성의 개봉률이 상대적으로 높았고, 비효과 캠페인에서는 남성의 개봉률이 높았다. 연령 또한 효과 캠페인은 30대의 개봉률이 낮았으나, 비효과 캠페인에서는 $20{\sim}30$대의 개봉률이 높았다. 반응 및 미반응회원 분석에서는 남성의 반응률이 효과 및 비효과 캠페인 모두 높게 나타났고, 30대의 반응률이 높고 20대의 반응률이 낮은 점도 유사하게 나타났다. 직업의 경우 효과 캠페인은 주부, 기타 소득자 및 금융거래자의 비중이 높았으나, 비효과 캠페인은 급여생활자(중소기업 등)의 반응률이 높았고 주부는 동일하게 높았다. 이메일 마케팅에 대한 주부의 반응도에 대해서는 향후 추가 연구가 진행되어야 한다고 판단된다. 종합적으로, 효과 캠페인을 비효과 캠페인과 비교할 때 타겟고객으로부터 높은 개봉률 및 반응률을 이끌어 냈고, 신용카드 매출액 증대를 많이 하였기 때문에, 이메일 마케팅의 목적달성에 있어서 비교 우위에 있었는데 추후 동 효과 캠페인시 반응한 회원의 특성을 토대로 한 타겟마케팅을 실시하여 반응률에서 유의미한 차이 발생을 심층 분석할 필요가 있다. 끝으로, 실증적 사례를 토대로 이메일 채널의 효과 제고방안을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권3호
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• pp.129-134
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• 2015

역 사회공학 기반 스팸공격은 공격자가 직접적인 공격을 수행하는 것이 아니라 피해자가 문제 있는 사이트 주소, 문자, 이메일 수신 및 친구 수락 등을 통해 유도하기 때문에 온라인 소셜 네트워크에서 활성화되기 쉽다. 스팸 탐지 관련 기존 연구들은 소셜 네트워크 특성을 반영하지 않은 채, 관리자의 수동적인 판단 및 라벨링을 바탕으로 스팸을 정상 데이터와 구분하는 단계에 머물러있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 데이터 중 하나인 Twitter spam데이터 셋을 실제로 분석하고 소셜 네트워크에서 다양한 속성들을 반영하여 정상 (ham)과 비정상 (spam)을 구분할 수 있는 탐지 메트릭을 제안한다. 또한, 관리자의 관여 없이도 실시간 및 점진적으로 스팸의 특성을 학습하여 새로운 스팸에 대해서도 탐지할 수 있는 비지도 학습 기법(unsupervised scheme)을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 90% 이상의 정확도로 정상과 스팸을 구별했고 실시간 및 점진적 학습 결과도 정확함을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.129-137
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• 2008

본 논문에서는 기존의 베이지안 필터링 방식에서 발생하는 긍정 오류를 줄이기 위한 개선된 베이지안 필터링 기법을 제안한다. 기존의 베이지안 필터링 방식에서는 이메일 서버에서 학습한 DB를 일괄적으로 개별 사용자들에게 적용한다. 또한 수신 이메일 위주의 학습 방식은 양질의 정상 DB를 학습하는데 어려움을 준다. 이러한 문제로 인해 기존의 베이지안 필터링 기법에서는 정상 이메일을 스팸 이메일로 판단하는 긍정 오류가 발생한다. 제안 기법에서는 사용자의 송신 이메일을 양질의 정상 DB 정보로 판단하여 베이지안 정상 DB에 자동으로 학습한다. 뿐만 아니라 개별 사용자에게 독립적인 베이지안 DB를 제공하여 사용자 개개인의 이메일 송 수신 특성을 고려한 필터링 서비스를 제공한다. 제안 기법은 기존의 베이지안 필터링 기법보다 필터링의 정확성에서 평균 3.13% 향상된 결과를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.568-570
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• 2005

인터넷의 급속한 성장으로 인터넷과 E-mail의 사용자가 증가하게 되면서, E-mail은 많은 사람들이 정보를 주고 받는 대표적인 통신수단의 하나로 자리 잡게 되었다. 그러나, 편리하고 비용이 거의 들지 않기 때문에 개인이나 업체들의 광고 수단으로 악용되고 있으며, 이에 따라 스팸 메일로 인한 시간과 비용의 낭비가 크게 증가하고 있다. 본 논문에서는 메시지 규칙에 기반을 둔 필터링 방식이 아닌 동보 전송 형태의 스팸 메일을 차단할 수 있는 방법을 연구한다.