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.
스팸메일이란 상대가 수신하기를 원치 않는 상업적인 광고를 내용으로 하는 이메일을 뜻한다. 사이버 공간에서 발생하고 있는 스팸메일의 폐해는 매우 다양하며 그로인한 손실액만도 2001년 경우 전 세계적으로 약 86억 달러에 해당하는 것으로 추산되었고, 2004년 국내의 경우는 2조 6451억 원이라는 엄청난 액수에 달하였다고 한다. 이렇게 엄청난 재산상 피해를 유발하고 있는 스팸메일은 수신자와 ISP 그리고 사회적 나아가 국제적으로 많은 문제를 야기하고 있다. 그러나 스팸메일을 규제하는 정보통신망보호촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 등의 현행 법규만으로는 역부족한 것이 사실이다. 또한 스팸메일이 민사상 불법은 되지만 형사법적인 불법으로까지 긍정하기에는 아직 미흡한 면이 있어 불법행위로 구성하는데 한계를 나타내고 있다. 그러므로 본 연구에서는 스팸메일에 대한 국가적인 규제형태의 전환, 집단소송제도의 도입, 특별법의 제정을 통하여 효율적인 스팸메일에 대한 통제하는 방안을 제시하고자 한다.
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.
본 논문에서는 스팸 차단을 위해서 사용되고 있는 RBL의 기능에 더하여, 최근 유행하는 스팸 형태에 효과적으로 대응할 수 있는 방법으로 메일원문에 포함된 URL을 추출하여 RBL에 적용하여 확장할 수 있는 방법을 제안한다. 최근 스팸메일발송에 많이 사용되고 있는 봇넷은 이메일 스팸에서 메일 발송 주소분포로 해결할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 일반적으로 이러한 스팸 메일은 각 개인의 감염된 좀비 PC에서 발송되므로, 발송 주소 자체가 RBL에서 사용하기에 효율성이 떨어지고 무의미 하다. 따라서 봇넷에 의해 발송되는 스팸메 일을 효과적으로 차단하기 위한 방법으로써, 스팸메일의 원문에 포함된 URL을 분석하고, 사용자를 유인하는 URL 사이트에 대한 분포자료를 바탕으로 효과적으로 차단률을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 봇넷에서의 스팸메일 발송 메커니즘과, 이러한 유형의 스팸메일을 판단하기 위하여 사용할 수 있는 방법을 제안하고 분석 가능한 스팸메 일의 수집을 위하여 이메일스팸 트랩 시스템을 구성하여 실험한다. 일정한 실험기간 동안 수신된 스팸메일의 분석을 통하여 스팸메일에 포함된 URL을 이용한 확장된 RBL기법이 스팸메일의 검출 분포를 높이는데 효과적임을 보여준다.은 요약문입니다.
본 연구에서는 어휘정보와 개념정보를 기반으로 스팸메일 필터링 시스템을 구축하였다. 스팸메일을 판별할 수 있는 정보를 두 가지로 구분하였는데, 확실한 정보군은 송신자 정보, URL, 그리고 최근 스팸 키워드 리스트이며, 덜 확실한 정보군은 메일 본문에서 추출한 단어목록과 개념코드이다. 먼저 확실한 정보군을 이용하여 스팸메일을 분류하고 그다음 덜 확실한 정보군을 이용하였다. 메일 본문에 포함된 어휘정보와 개념코드는 SVM 기계학습을 한 후 사용된다. 본 연구의 결과, 더 많은 어휘정보를 특징벡터로 사용하였을 때 스팸 정확률이 상승하였으며 추가로 개념코드를 특징벡터에 포함시켰을 때 스팸 재현율이 상승하였다.
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.
본 연구는 링크 유알엘 접속을 통해 스팸메일을 자동으로 차단하는 방법에 관한 것이다. 본 연구의 링크 유알엘 접속을 통한 스팸메일 자동 차단 방법은 다음과 같다. 1. 인터넷을 통해 연결되어 이루어지는 전자메일 시스템(서버)에서 수신되는 전자메일의 메시지 원본에 존재하는 링크 유알엘 정보를 추출하고, 2. 추출된 링크 유알엘 정보에 링크된 웹페이지에 접속을 수행하며, 3. 웹페이지의 컨텐츠 중에 미리 규정된 스팸 키워드가 존재하는 경우에 수신된 전자메일을 스팸메일로 분류하여 차단한다.
우리는 지지벡터기계를 이용하여 스팸 이메일을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 단어의 어휘 정보와 품사 태그 정보를 지지벡터기계의 자질로 사용한다. 우리는 카이 제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택한 후 각각의 자질을 문서 빈도(TF)와 역문헌빈도(IDF) 값으로 표현하였다. 자질들을 이용하여 SVM을 학습한 후, SVM 분류기는 각각의 이메일의 스팸 유무를 결정한다. 실험 결과, 웹메일 시스템에서 수집한 이메일 데이터에 대해 약 82.7%의 정확률을 얻었다.
전자우편은 인터넷을 이용하는 사용자들에게 중요한 커뮤니케이션의 역할을 담당하고 있다. 하지만, 원하지 않는 광고 정보를 포함한 스팸 메일, 악성코드 형태를 포함한 바이러스 메일 등 대부분이 불필요한 자료들로 인해 전자우편이 가지는 본연의 의미와는 무색하게 사용되고 있어 근본적인 측면에서 스팸 메일의 발송을 방지할 수 있는 방안에 대한 연구가 시급하다. 본 연구에서 전자우편 발송자는 SMS(Short Message Service) 방식으로 별도의 비밀 정보를 전달받고 이를 통해 Domainkey 방식에서 사용하는 개인키/공개키 쌍을 생성하도록 하였으며 기존의 PGP 방식과도 접목하여 전자우편 송신자에 대한 인증 및 메시지에 대한 암복호화 기능을 수행하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 메일 발송 과정에서 발신자에 대한 인증 과정을 수행하므로 스팸 메일의 발송을 방지할 수 있는 기법이다.
기존의 내용기반 스팸메일 분류는 전자메일이 이미지를 많이 가지고 있고 텍스트는 적게 가지고 있을 경우에는 내용을 분석하기 어려우므로 스팸메일을 분류하는 데 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 전자메일의 구조를 분석하는 링크구조분석 스팸메일 분류 알고리즘을 제안한다. 이것은 전자메일 안의 하이퍼링크의 개수와 하이퍼링크가 가리키는 웹 문서들이 다른 웹 문서에 의해 링크된 수를 측정하여 전자메일의 중요도를 계산한 후 의사결정트리를 학습하여 스팸메일과 정상메일을 분류한다. 또한 위의 링크구조분석 알고리즘과 하이퍼링크의 서버 주소만을 이용한 변형된 링크구조 분석 알고리즘, 그리고 SVM(support vector machine)을 이용한 내용기반 방법을 다수결 원칙으로 결합한 통합 스팸메일 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 링크구조분석 알고리즘은 기존의 내용기반 방법 보다 스팸메일 분류 정확도가 94.8%로 약간 향상되었으며 또한 통합 스팸메일 분류 시스템도 내용기반 방법과 비교하여 향상된 97.7%를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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