• 융합보안논문지
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• 제8권4호
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• pp.183-189
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• 2008

이메일은 언제 어디서나 실시간으로 전송될 수 있는 이점으로 인하여 그 역할이 증대되어 왔다. 하지만, 오늘날 이메일 보안 위협은 점차 지능적으로 특정 기관에 대한 공격으로 변화되고 있다. 이러한 상황에서 위협 대응에는 많은 한계가 있다. 따라서 이메일의 개념을 파악하고, 나날이 변화하는 정보기술 환경 변화속에서 발전되는 차세대 이메일 서비스 체게를 정립하고자 한다. 이를 토대로 이메일 환경에 대한 악의적 공격기술인 악성코드, 사회공학기법을 이용한 해킹 공격, 하이브리드 웜, 바이러스, 중요 메시지 갈취, 비인가된 계정 접근 등에 대한 정보를 수집하여, 공격 양상 변화 과정 파악 및 분류 체계를 정립하고 향후 변화 방향을 분석한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권5호
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• pp.315-324
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• 2011

인터넷 환경에서 스팸의 범람은 개인 정보의 유출, 피싱에 의한 금전적 손해, 무분별한 유해 콘텐츠의 유통 등 심각한 사회 문제를 야기하고 있다. 또한 사회적 통제를 필요로 하는 유해 정보를 무차별적으로 유통시키는 스팸의 형태와 기술이 갈수록 다양해지고 있다. Bag-of-Words 모델을 이용한 학습 기반 스팸 분류 방법은 현재까지의 연구 중에서 가장 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나 이 방법은 분류 모델 학습 과정에서 사용된 키워드의 출현 정보만으로 스팸 문서를 분류하기 때문에 최근 흔히 발견할 수 있는 스팸 차단 회피 방법에 대한 대처 능력이 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 문서에서 등장하는 반복 단어의 특징을 이용한 스팸 문서 탐지 방법을 제안한다. 최근 대부분의 스팸 문서에서는 노출하고자 하는 스팸 문구를 반복하는 경향이 있으며, 이는 스팸 문서를 판별하는 기준으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 단어 반복의 특징을 표현할 수 있는 6개의 변수를 정의하고 이를 분류 모델 생성을 위한 속성으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 스팸 탐지 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터와 이메일 데이터를 이용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 진행하였고, 결과 분석을 통해 제안 방법이 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.378-384
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• 2005

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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.89-97
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• 2004

대부분의 웹 메일 서비스는 SMTP와 POP3을 이용하여 구현된다. 이런 웹 메일 서비스는 기본적인 송수신 기능뿐만 아니라, 여러 가지 부가적인 기능을 사용자들에게 제공한다. 하지만 메일 송수신 데이터는 그것을 관리하는 서버에 저장되기 때문에, 이 서버에 대한 접속 권한이 없는 일반 웹 메일 사용자는 자신의 메일 데이터를 가공할 수가 없다. 본 논문에서는 XML을 이용한 웹 메일 통합 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서는 기존의 웹 메일 시스템에 저장된 메일 데이터와 사용자 환경을 B%문서로 변환하고 데이터베이스에 삽입한다. in 데이터를 데이터베이스에 저장하기 위해 XML을 이용한 동적인 문서처리 방법을 사용하고 변환된 XML파일을 레코드 단위로 분석한다. 제안된 시스템은 사용자가 자신의 메일 계정을 변경할 경우에, 구축된 데이터베이스를 이용하여 자신의 메일 데이터와 환경 설정을 쉽게 할 수 있도록 한다. 변환된 XML 문서는 무선인터넷 마크업 언어인 WML(Wireless Markup Language)로도 쉽게 변환 가능하여 모바일(Mobile)서비스를 지원하는 경우, 재구축으로 인한 시간과 경비의 낭비와 개발자의 수고를 덜 수 있다

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.549-551
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• 2003

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.

• 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.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권5호
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• pp.689-696
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• 2004

기존의 메일방식은 수신자사서함 기반의 구조적 특성으로 인해 스팸메일이 남발되고 송신자가 수신자사서함에 접근할 수 없어 발송된 메일을 수신자가 있었는지의 여부를 확인하기가 어렵다. 본 논문에서는 기존 메일방식의 구조적 문제점을 개선하기 위해 송신자가 발송한 메일을 송신측 메일서버내 송신자사서함에 보관하는 송신자사서함 기반의 메일방식을 연구하고 이의 성능을 평가하였다. 새로운 메일방식에서는 메일 원본이 수신자가 읽어갈 때까지 송신자사서함에 보관되므로 기존 수신자가 겪었던 사서함 관리와 스팸메일 삭제 등의 부담을 송신자가 떠 안게 되고, 송신자가 자신의 메일을 수신자가 메일을 읽어갔는지의 여부를 자신의 송신자사서함 상태를 확인함으로써 수신자의 의도와 상관없이 쉽게 알 수 있다. 성능평가 결과 스팸메일의 비율이 90%이고, 다중메일의 비율이 80% 일 경우 사서함 공간은 75%, 메일 트래픽은 90% 절감되는 효과를 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.817-819
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• 2003

인터넷 환경의 급속한 발전으로 인하여 전자우편을 통한 메시지 교환은 급속히 증가하고 있다. 하지만 전자우편의 편리성에도 불구하고 개인이나 기업에서는 스팸메일로 인한 시간과 비용의 낭비가 크게 증가하고 있다. 기존의 스팸메일에 대한 연구는 패턴 매칭에 의한 분류나 확률에 의한 분류가 대부분인데 이와 같은 방법들은 변형된 형태의 메일에 대한 탐지에 있어서 비효율적이다. 본 논문에서는 기존의 연구에 대한 문제점을 보완하기 위하여 패턴 분류문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 정상적인 메일과 스팸메일을 구분하는 방안에 대하여 제시한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1397-1409
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• 2017

For text categorization task, distinctive text features selection is important due to feature space high dimensionality. It is important to decrease the feature space dimension to decrease processing time and increase accuracy. In the current study, for text categorization task, we introduce a novel statistical feature selection approach. This approach measures the term distribution in all collection documents, the term distribution in a certain category and the term distribution in a certain class relative to other classes. The proposed method results show its superiority over the traditional feature selection methods.