Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.7
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pp.895-901
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2004
This paper describes a two-phase intelligent method for filtering spam mail based on textual information and hyperlinks. Scince the body of spam mail has little text information, it provides insufficient hints to distinguish spam mails from legitimate mails. To resolve this problem, we follows hyperlinks contained in the email body, fetches contents of a remote webpage, and extracts hints (i.e., features) from original email body and fetched webpages. We divided hints into two kinds of information: definite information (sender`s information and definite spam keyword lists) and less definite textual information (words or phrases, and particular features of email). In filtering spam mails, definite information is used first, and then less definite textual information is applied. In our experiment, the method of fetching web pages achieved an improvement of F-measure by 9.4% over the method of using on original email header and body only.
Lee Yong-Zhen;Baek Seung-Ho;Park Nam-Kyu;Lee Sang-Ho
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.2
s.34
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pp.143-151
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2005
As the internet and I-commerce have been developing. a novel method for marketing is needed. A new advertisement using E-mail is becoming popular, because it has characteristics with low costs and relative efficiency. However. as the spam mails are increasing rapidly, mail service companies and users are deeply damaged in their mind and economically. In this paper, we design a hierarchical spam mail blocking policy through cooperation of all the participants-user, administrator, ISP to cut off the spam mail efficiently and Propose an efficient model to block and manage the spam mails based on the Policy. Also we prove the efficiencies and effectiveness of the proposed model through evaluation process .
In this paper, we propose E-mail sending-server authorization method using a distance estimation algorithm between W addresses to check whether the E-mail sending server is registered in the domain of mail sending server or belongs to the domain for filtering spam mail. This method utilizes the distance between the IP address of sending server and IP addresses registered in the DNS to figure out that the E-mail sending server exists in the domain to filter spam mail. The experimental result of applying the proposed algorithm to sample E-mails gathered in a large size laboratory says that 88 percents of legitimate E-mails and only 10 percents of spam mails are sent by servers in the same domains of senders. The algorithm may be effectively used to block spam mails sent by servers outside of the domains of mail senders. It may be also hired as a temporary E-mail protecting system until the standard E-mail authorization protocol is fully deployed.
Many more use e-mail purely on a personal basis and the pool of e-mail users is growing daily. Also, the amount of mails, which are transmitted in electronic commerce, is getting more and more. Because of its convenience, a mass of spam mails is flooding everyday. And yet automated techniques for learning to filter e-mail have yet to significantly affect the e-mail market. This paper suggests Web Mail Filtering Agent for Personalized Classification, which automatically manages mails adjusting to the user. It is based on web mail, which can be logged in any time, any place and has no limitation in any system. In case new mails are received, it first makes some personal rules in use of the result of observation ; and based on the personal rules, it automatically classifies the mails into categories according to the contents of mails and saves the classified mails in the relevant folders or deletes the unnecessary mails and spam mails. And, we applied Bayesian Algorithm using Dynamic Threshold for our system's accuracy.
Electronic mail (E-mail) is an integral part of communication for the recent Internet users. However, e-mail has also come to serve as a means to support flood of unwanted spam mails and junk mails having bad purposes. This paper was conducted in order to develop an intelligent e-mail system using user behavior pattern that can prevent these unnecessary information and enable the user to enjoy communication via e-mail in a cleaner environment. The concentrated analysis of the user behavior in terms of using e-mail functions has resulted in better classification between unnecessary and necessary information, thereby facilitating faster disposal of spam mails.
Since spear-phishing mail attacks focus on a particular target persistently to collect and take advantage of information, it can incur severe damage to the target as a part of the intelligent and new attacks such as APT attacks and social engineering attacks. The usual spam filtering services can have limits in countering spear-phishing mail attacks because of different targets, goals, and methods. In this paper, we analyze mail security services of several enterprises hosted by midium and small-sized enterprises with relatively security vulnerabilities in order to see whether their services can effectively respond spear-phishing mail attacks. According to the analysis result, we can say that most of mail security hosting services lack in responding spear-phishing mail attacks by providing functions for mainly managing mails including spam mail. The analysis result can be used as basic data to extract the effective and systematic countermeasure.
As electronic mails are being widely used for facility and speedness of information communication, as the amount of spam mails which have malice and advertisement increase and cause lots of social and economic problem. A number of approaches have been proposed to alleviate the impact of spam. These approaches can be categorized into pre-acceptance and post-acceptance methods. Post-acceptance methods include bayesian filters, collaborative filtering and e-mail prioritization which are based on words or sentances. But, spammers are changing those characteristics and sending to avoid filtering system. In the case of Korean, the abnormal usages can be much more than other languages because syllable is composed of chosung, jungsung, and jongsung. Existing formal expressions and learning algorithms have the limits to meet with those changes promptly and efficiently. So, we present an methods for recognizing Korean abnormal language(Koral) to improve accuracy and efficiency of filtering system. The method is based on syllabic than word and Smith-waterman algorithm. Through the experiment on filter keyword and e-mail extracted from mail server, we confirmed that Koral is recognized exactly according to similarity level. The required time and space costs are within the permitted limit.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.9
no.2
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pp.348-354
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2005
These days, Electronic mail is being used in everyday's life. And on the other hand, we are facing spam mails' problems. Spam mails are widely used by means of marketing in e-Commerce. To block these spam mails, we are using filtering or pricing systems. But these solutions are raising other problems such as impediment in reception or availability caused by false positive or payment resistance. To solve these problems, we propose an Indirect Model on Electronic Mail Control System(IMEMCS) which controls an unsolicited electronic mail and prevents an useful electronic mail from discarding. We design and implement the IMEMCS to enhance the usefulness and the availability. Being tested the IMEMCS to verify the usability and the efficiency, it gave us a very successful result.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.18
no.6A
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pp.129-137
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2008
As the use of the internet increases, the distribution of spam mail has also vastly increased. The email's main use was for the exchange of information, however, currently it is being more frequently used for advertisement and malware distribution. This is a serious problem because it consumes a large amount of the limited internet resources. Furthermore, an extensive amount of computer, network and human resources are consumed to prevent it. As a result much research is being done to prevent and filter spam. Currently, research is being done on readable sentences which do not use proper grammar. This type of spam can not be classified by previous vocabulary analysis or document classification methods. This paper proposes a method to filter spam by using the subject of the mail and N-GRAM for indexing and Bayesian, SVM algorithms for classification.
SPAM mails become a serious social problem all of the world and the products for SPAM prevention are coming to the market. This study classifies the existing SPAM prevention solutions according to the patterns to be set up and the judging SPAM methods, and analyses the merits and demerits of them. This study also draws problems of the existing SPAM Prevention solutions and suggests a new URL Prefetch method, a new filtering method which have been out of use. And it draws synergistic effects of SPAM prevention by this new method and suggests SPAM Prevention solution by HTML Pattern method
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[게시일 2004년 10월 1일]
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