• 정보과학회 논문지
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• 제44권4호
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• pp.339-343
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• 2017

상품 또는 상점에 대해 거짓된 후기를 남기는 악의적인 사용자가 증가함에 따라 사용자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하는 데 어려움을 겪고 있다. 거짓된 후기는 리뷰 스팸이라고 불리는데, 제품을 홍보하거나, 평판을 훼손하기 위해 작성된다. 이는 제품의 판매량에 직접 영향을 미치기 때문에 이러한 리뷰 스팸을 탐지할 필요가 있다. 국내 쇼핑 사이트에서도 리뷰 스팸은 흔히 접할 수 있으나, 기존 연구에서 제안된 방법은 모두 외국 사이트에서만 평가되었다. 따라서, 본 논문에서는 리뷰 스팸을 탐지하는 기존 방법의 소개와 더불어 네이버 쇼핑의 리뷰 특성을 파악하고, 리뷰 스팸을 탐지하는 여러 가지 방법을 네이버 쇼핑에 적용하여 성능을 평가하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권10호
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• pp.5120-5142
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• 2018

Social media enables customers to share their views, opinions and experiences as product reviews. These product reviews facilitate customers in buying quality products. Due to the significance of online reviews, fake reviews, commonly known as spam reviews are generated to mislead the potential customers in decision-making. To cater this issue, review spam detection has become an active research area. Existing studies carried out for review spam detection have exploited feature engineering approach; however limited number of features are considered. This paper proposes a Feature-Centric Model for Review Spam Detection (FMRSD) to detect spam reviews. The proposed model examines a wide range of feature sets including ratings, sentiments, content, and users. The experimentation reveals that the proposed technique outperforms the baseline and provides better results.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권7호
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• pp.338-343
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• 2016

웹이 정보 교환의 주된 수단으로 사용되면서, 온라인 리뷰의 중요도가 증가하는 동시에 사용자의 올바른 의사결정을 저해하는 의견 스팸 이슈가 부각되고 있으며, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 분석 및 학습에 필요한 기준 데이터셋의 부족함과 한계점들은 관련 연구의 발전을 더디게 하고 있다. 본 논문에서는 사실 리뷰를 모사한 새로운 형태의 Paraphrased Opinion Spam(POS) 데이터셋을 소개한다. 우리는 실제 스패머들이 스팸을 작성할 때 실제 리뷰를 참고한다는 경향에 착안하여, 실제 리뷰어들이 작성한 리뷰를 의역하는 과정을 통하여 본문에 포함되어 있는 사실 정보와 경험을 담은 스팸 데이터 셋을 생성하였다. 실험 결과, 새롭게 생성된 POS 데이터셋이 언어학적으로 실제 리뷰들과 유사하여 스팸 분류 모델을 이용하여 분류 시 기존의 데이터셋들보다 더 분류하기 힘들다는 것을 발견했다. 또한 데이터의 학습량에 따라서 스팸 리뷰의 분류 정확도가 비례적으로 증가하는 것을 확인함으로써, 데이터의 양이 스팸 분류 모델 성능에 중요한 요소로 작용한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 산업융합연구
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• 제19권6호
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• pp.37-47
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• 2021

오늘날 이메일(E-mail), 스마트폰, SNS 등의 다양한 정보통신 매체는 정보공유 및 의사소통을 위한 필수품이다. 하지만 불법으로 수집한 개인정보와 보안에 취약한 기기를 활용하여 대량으로 불법 스팸을 보내거나, 사기에 이용하기 위한 악의적인 공격에 이용되고 있다. 불법스팸과 스미싱, 사기 메일(SCAM) 등은 기업과 사용자들에게 정신적 피로감 등의 사회적 비용뿐만 아니라 IT인프라 자원의 불필요한 소모와 경제적 손실 등 직간접적으로 많은 피해를 주고 있다. 스팸 관련 법제도가 마련되어 있지만 교묘히 회피하여 여전히 기승을 부리고 있고 피해자가 지속적으로 발생하고 있어 문제점이 없는지 검토가 필요하다. 불법스팸을 차단하고 이로 인한 사기 피해를 예방하기 위해 관련 제도를 개선하는데 기여하는 학술적 연구가 필요한 상황이다. 본 연구는 국내외 법제도와 스팸 관련 대응 활동과 문제점을 도출하고 정책적 개선 방안을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.215-224
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• 2006

VoIP 취약점 중에서 해커 공격의 파급 효과가 가장 큰 스팸공격과 차단에 대한 연구를 하였다. VoIP 서비스에 대한 스팸공격의 시나리오를 작성하고, 콜 스팸, 인스턴트 메시징 스팸, 프레즌스 스팸 공격을 실시한다. 실험실에서 스팸 공격이 성공됨을 증명하고, 사용자의 피해 사실을 확인한다. VoIP 서비스의 스팸 차단 방법의 제안에서 1) 인바이트 리퀘스트 플루드 공격의 차단 2) 블랙/화이트 리스트, 3) 역추적, 4) Black Hole - Sink Hole, 5) 콘텐츠 필터링, 6) 동의 기반 통신, 7) 콜 행위 패턴 조사, 8) 레퓨테이션 시스템을 제안하고 실험한다. 각각의 제안된 차단 방안을 VoIP 네트워크에서 실험하여 스팸차단의 보안 등급을 확인한다. 본 논문의 연구결과를 통하여 VoIP 서비스의 정보보호가 WiBro, BcN에서 확대되어 유비쿼터스 보안을 실현하는데 이바지 할 수 있도록 하겠다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.89-93
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• 2014

제품 리뷰들은 잠재적인 고객의 구매 선택에 매우 중요하다. 제품 리뷰들은 또한 제조사들로 하여금 자신들의 제품의 문제점을 찾고 경쟁자들의 비즈니스 정보를 수집하는 데 사용된다. 그러나 어떤 사람들은 가짜 리뷰를 쓰고, 잠재적인 고객들과 제조사들로 하여금 잘못된 선택을 하게 만든다. 따라서 가짜 리뷰 판별은 전자 상거래 사이트에서 주된 문제들 중 하나이다. 서포트 벡터 머신즈(SVM)는 좋은 성능을 보이는 중요한 텍스트 분류 알고리즘이다. 본 논문에서는 온라인 리뷰 스팸을 판별하기 위해 가중치, Karush-Kuhn-Tucker(KKT) 조건의 확장, 그리고 컨벡스 헐(Convex Hull)에 근거한 점증적 알고리즘을 제시한다. 최종적으로 우리는 제시된 알고리즘의 성능을 이론적으로 분석한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.159-167
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• 2007

본 연구는 D 대학 재학생 482명으로부터 설문조사하여 대학생의 휴대폰을 통해서 수신되는 스팸문자메시지의 정도 그리고 휴대폰 중독정도를 살펴보았다. 대학생들은 하루에 평균 스팸 문자메시지를 1번에서 2번 정도 수신하는 것으로 나타났다. 수신 스팸 메세지 중에서 상품광고에 대한 내용이 가장 많았고, 스팸 메세지는 거의 확인하지 않는 것으로 조사되었다. 휴대폰의 중독에 대해서는 응답자의 평균 중독점수는 100점 만점에 38.73점으로 나타났으며 60점 이상자 수는 47명으로 9.75%에 해당되며, 70점 이상자는 13명으로 2.70%에 해당되는 것으로 나타났다. 또한 학생들은 나이가 적을수록 그리고 기타지역 출신 학생이 중독적 집단에 많이 포함되어 있었고, 2년제 학생이 3년제 학생 보다 더 많은 학생이 중독적 집단에 많이 포함되어 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.79-81
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• 2014

전자 상거래 리뷰 정보에 대한 소비자들의 의존도가 증가하고 있다. 제품 리뷰는 잠재적인 고객의 구매 결정에 있어 중요한 결정 요소이다. 제품 리뷰는 또한 상품 제조사들이 자신들의 제품에 대한 문제점을 발견하고 자신들의 경쟁자들에 대한 경쟁 정보를 수집할 수 있도록 해준다. 불행히도 많은 온라인 제품 정보들이 그 제품에 대한 진짜 고객들에 의해 만들어지지 않은 것이라는 것은 잘 알려진 사실이다. 리뷰를 쓰는 사람들은, 특정 제품의 평판을 떨어뜨리기 위해 가짜로 부정적인 리뷰를 쓰거나, 특정 제품에 대해 부당하게 긍정적인 리뷰를 써서 그 제품을 홍보하기도 한다. 이러한 리뷰들을 가짜 리뷰라고 한다. 가짜 리뷰 판별 기법은 가짜 리뷰를 판별하고 삭제하여 진실한 리뷰들만 독자에게 제공하기 위한 기법이다. 현재까지 이 문제에 대한 연구는 많이 발표되지 않았다. 본 논문에서, 우리는 관련 연구들을 조사하고 가짜 리뷰 판별 기법들에 대해 간단히 조망해 보고자 한다. 웹 스팸 및 이메일 스팸과 같은 가짜 리뷰 판별과 관련된 연구들을 소개한다. 그리고, 가짜 리뷰들을 판별하기 위한 방법들을 소개하고 요약한다. 마지막으로 가짜 리뷰 판별에 대한 연구 추세들로 결론을 맺는다.

• 정보보호학회지
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• 제21권2호
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• pp.47-52
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• 2011

본 고는 ITU-T SG17 Q.5 "Countering spam by technical means"에서의 스팸 대응 기술 표준화 현황을 정리한다. Q.5/17에서의 스팸차단기술 표준화는 주로 이메일 스팸, IP 멀티미디어 스팸, 모바일 단문메시지서비스 스팸을 대상으로하며, 스팸 차단을 위한 상위 수준의 개요 표준, 기술 프레임워크 표준 및 기술 기법에 대한 표준 개발이 이루어지고 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권4호
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• pp.1471-1492
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• 2015

The rapid development of smartphone technologies have resulted in the evolution of mobile botnets. The implications of botnets have inspired attention from the academia and the industry alike, which includes vendors, investors, hackers, and researcher community. Above all, the capability of botnets is uncovered through a wide range of malicious activities, such as distributed denial of service (DDoS), theft of business information, remote access, online or click fraud, phishing, malware distribution, spam emails, and building mobile devices for the illegitimate exchange of information and materials. In this study, we investigate mobile botnet attacks by exploring attack vectors and subsequently present a well-defined thematic taxonomy. By identifying the significant parameters from the taxonomy, we compared the effects of existing mobile botnets on commercial platforms as well as open source mobile operating system platforms. The parameters for review include mobile botnet architecture, platform, target audience, vulnerabilities or loopholes, operational impact, and detection approaches. In relation to our findings, research challenges are then presented in this domain.