• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.43-48
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• 2010

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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (C)
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• pp.222-225
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• 2006

한국은 다른 나라에 비해 많은 인터넷 사용자를 가지고 있다. 이에 비례해서 한국의 인터넷 유저들은 Spam Mail에 대해 많은 불편함을 호소하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 다양한 Feature Weighting, Feature Selection 그리고 문서 분류 알고리즘들을 이용한 한국어 스팸 문서 Filtering연구에 대해 기술한다. 그리고 한국어 문서(Spam/Non-Spam 문서)로부터 영사를 추출하고 이를 각 분류 알고리즘의 Input Feature로써 이용한다. 그리고 우리는 Feature weighting 에 대해 기존의 전통적인 방법이 아니라 각 Feature에 대해 Variance 값을 구하고 Global Feature를 선택하기 위해 Max Value Selection 방법에 적용 후에 전통적인 Feature Selection 방법인 MI, IG, CHI 들을 적용하여 Feature들을 추출한다. 이렇게 추출된 Feature들을 Naive Bayes, Support Vector Machine과 같은 분류 알고리즘에 적용한다. Vector Space Model의 경우에는 전통적인 방법 그대로 사용한다. 그 결과 우리는 Support Vector Machine Classifier, TF-IDF Variance Weighting(Combined Max Value Selection), CHI Feature Selection 방법을 사용할 경우 Recall(99.4%), Precision(97.4%), F-Measure(98.39%)의 성능을 보였다.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.343-349
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• 2009

본 논문은 전자메일 사용자별로 제공받은 사용자 선호 정보를 클러스터링하여 사용자 클러스터를 만든 후, 사용자 클러스터들의 전자메일 반응 분포를 계산함으로써 사용자 취향에 따라 동일한 전자메일에 대해서도 다른 반응을 가질 수 있다는 사실을 보이려고 한다. 본 논문에서는 사용자 선호도를 채용하여 보통의 내용기반 방식과는 다른 스팸 메일 대응 시스템을 구축하는 접근법을 제안한다. 제안된 방법은 전자메일 내용으로부터 유도된 전자메일 카테고리 정보뿐만 아니라 사용자 선호 정보도 고려한다. 데이터마이닝 프로세스로부터 유도된 중요한 개념과 규칙들을 정형적으로 표현하기 위하여 사용자 온톨로지를 구축하고, 규칙 최적화 방법을 적용하여 불필요한 규칙들을 제거한다. 실험결과는 제시된 사용자 선호 기반 시스템이 정확률과 시스템이 유도한 규칙, 사용자 이해도 면에서 좋은 결과를 제시한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.403-414
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• 2005

현재까지 개발된 스팸 메일 필터는 주로 베이지안 학습을 이용한 문서분류에 바탕을 두고 있지만, 정확률 향상의 한계라는 문제점과 더불어 일반 메일을 스팸 메일로 오분류하는 치명적인 오류를 극복하지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 카이제곱 통계량을 바탕으로 베이지안 필터의 false positive 에러를 해결하고. 더불어 정확률과 재현율 향상을 동시에기할 수 있는 스팸 메일 필터링 방법을 기술한다. 또한 본 논문에서 사용된 방법은 사용자의 배경 지식을 기계학습 단계에서 파라미터로 반영하여 시스템의 유연성을 높이고 나아가 개인화된 시스템으로 확장시킬 수 있다는 장점도 있다.

• 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.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권3호
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• pp.361-368
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• 2005

인터넷 사용의 급격한 증가로 전자우편은 모든 분야에서 가장 보편적인 통신 수단이 되었다. 하지만 전자우편의 사용 급증으로 사용자들의 전자우편 주소가 인터넷상에 노출되고 그 부작용으로 정크 메일, 스팸 메일이라 불리는 수신을 원하지 않는 메일의 수신빈도와 그로 인한 피해가 갈수록 높아져 그 문제가 심각한 수준에 이르게 되었다. 더구나 근래의 스팸, 정크 메일은 단순히 광고성 메시지를 전달하기 보다는 시스템을 공격하기 위한 바이러스나 해킹 도구를 전파하는 수단으로 이용되어 컴퓨터 침해 사고의 심각한 원인으로 지적되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 스팸, 정크 메일을 FQDN 확인을 통해 차단할 수 있는 모델을 구현해서 사용해 보고 그 결과를 평가하여 개선 방향을 제시하였다.

• 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.

• 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.

• 대한전자공학회논문지TE
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• 제37권5호
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• pp.125-131
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• 2000

본 논문에서는 제한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 개별 네트워크 상의 사용자가 불법으로 자료를 유출하는 것을 제한하기 위하여 별도의 스마트카드와 전자 우편 게이트웨이를 구축하여 개별 네트워크로부터 발송되는 모든 전자우편은 스마트카드에서 인증절차를 거친 후, 전자 우편 게이트웨이로 보내어지게 된다. 전자우편 게이트웨이에서는 외부 인터넷으로 나가는 전자우편을 선별하여 그것을 방화벽 전자우편 처리 프로그램으로 보내게 되며, 송신 메일 중 첨부된 파일이 있는지를 검사하여 첨부된 파일이 있으면 전자우편 데이터베이스에 기록한다. 이때 기록된 내용과 스마트 카드 인증자료를 이용하여 내부 문건 유출시 증거 자료가 되며, 미연에 유출을 자제 할 수 있게 하는 효과도 얻을 수 있다. 뿐만 아니라 본 시스템에서는 전자 우편 게이트웨이에서 사원별 필터링 환경을 관리하며 스팸 메일을 방지 할 수 있다.