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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3005-3027
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2015
Spam has become one of the top threats of micro-blogging networks as the representations of rumor spreading, advertisement abusing and malware distribution. With the increasing popularity of micro-blogging, the problems will exacerbate. Prior detection tools are either designed for specific types of spams or not robust enough. Spammers may escape easily from being detected by adjusting their behaviors. In this paper, we present a novel model to quantitatively evaluate information diffusion in micro-blogging networks. Under this model, we found that spam posts differ wildly from the non-spam ones. First, the propagations of non-spam posts mostly result from their followers, but those of spam posts are mainly from strangers. Second, the non-spam posts relatively last longer than the spam posts. Besides, the non-spam posts always get their first reposts/comments much sooner than the spam posts. With the features defined in our model, we propose an RBF-based approach to detect spams. Different from the previous works, in which the features are extracted from individual profiles or contents, the diffusion features are not determined by any single user but the crowd. Thus, our method is more robust because any single user's behavior changes will not affect the effectiveness. Besides, although the spams vary in types and forms, they're propagated in the same way, so our method is effective for all types of spams. With the real data crawled from the leading micro-blogging services of China, we are able to evaluate the effectiveness of our model. The experiment results show that our model can achieve high accuracy both in precision and recall.
초고속 인터넷망의 확산에 따른 인터넷 이용과 전자상거래의 급격한 성장과 함께 저 비용 고 효율적 특성의 전자우편 광고가 마케팅 수단으로 각광을 받고 있다. 반면 스팸메일의 빠른 속도의 증가로 인하여 메일서비스업체와 메일사용자에게 정신적 경제적 피해를 주고 있는 것이 현실이다 이 논문에서는 대학을 중심으로 효율적인 스팸메일 차단을 위해 참여자-사용자, 관리자 그리고 ISP들이 상호 협력하는 계층적 스팸메일 차단정책을 설계하고 그 정책을 기반으로 스팸메일에 효율적으로 대응하는 스팸메일 제어모델을 제안한다. 또한 제안모델에 대한 분석평가를 통하여 모델의 효율성을 보인다.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
It is effective and desirable for a proper customer relational management(CRM) to send an email of product sales' advertisement bills for the prospective customers rather than to send spam mails for non specific customers. This study identifies the prospective customers with high probability to buy the specific products using Artificial Neural Network(ANN) and Induction Rule(IR) technique. We suggest an integrated model, IRANN of ANN and IR of decision tree program C5.0 and, also compare and analyze the accuracy of ANN, IR, and IRANN each other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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