• Journal of KIISE
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• v.41 no.10
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• pp.785-791
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• 2014

Twitter is one of the most famous SNS(Social Network Service) in the world. Twitter spammer accounts that are created easily by E-mail authentication deliver harmful content to twitter users. This paper presents a spammer detection method that utilizes features based on the relationship between users in twitter. Relationship-based features include friends relationship that represents user preferences and type relationship that represents similarity between users. We compared the performance of the proposed method and conventional spammer detection method on a dataset with 3% to 30% spammer ratio, and the experimental results show that proposed method outperformed conventional method in Naive Bayesian Classification and Decision Tree Learning.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.11
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• pp.1231-1235
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• 2017

Given the network structure in online social network, it is important to determine a way to distinguish spam accounts from the network features. In online social network, the service provider attempts to detect social spamming to maintain their service quality. However the spammer group changes their strategies to avoid being detected. Even though the spammer attempts to act as legitimate users, certain distinguishable structural features are not easily changed. In this paper, we investigate a way to generate meaningful network structure features, and suggest spammer detection method using recursive structural features. From a result of real-world dataset experiment, we found that the proposed algorithm could improve the classification performance by about 8%.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.5
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• pp.345-349
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• 2009

Social bookmarking systems are a typical web 2.0 service based on folksonomy, providing the platform for storing and sharing bookmarking information. Spammers in social bookmarking systems denote the users who abuse the system for their own interests in an improper way. They can make the entire resources in social bookmarking systems useless by posting lots of wrong information. Hence, it is important to detect spammers as early as possible and protect social bookmarking systems from their attack. In this paper, we applied a diverse set of machine learning approaches, i.e., decision tables, decision trees (ID3), $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifiers, TAN (tree-augment $na{\ddot{i}}ve$ Bayes) classifiers, and artificial neural networks to this task. In our experiments, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifiers performed significantly better than other methods with respect to the AUC (area under the ROC curve) score as veil as the model building time. Plausible explanations for this result are as follows. First, $na{\ddot{i}}ve$> Bayes classifiers art known to usually perform better than decision trees in terms of the AUC score. Second, the spammer detection problem in our experiments is likely to be linearly separable.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.11a
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• pp.441-444
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• 2008

본 연구에서는 휴대폰에서 원 링 (one ring) 방식의 스팸 전화에 대응하기 위한, 두 가지의 간단하면서도 효과적인 대응 방법들을 제시하고자 한다. 첫 번째 대응 방안은 휴대폰 단말기 기반의 수동적인 감지 방법으로, 사용자의 휴대폰 터미널에 전화벨이 울린 시간을 디스플레이하는 방안이다. 원 링 스팸은 울리는 시간이 매우 짧기 때문에, 터미널에 나타나는 벨 울림 시간은 사용자로 하여금 부재중 전화에 대해서 응답 전화를 해야 하는지에 대한 유용한 정보를 제공할 수 있다. 두 번째 대응 방안은 기본적으로 블랙 리스트를 관리하는 서버 기반의 적극적인 대응 방법으로 스패머에게 적극적으로 보복을 하는 것이다. 이 방안을 구현하기 위해서는, 원 링 스팸 전화번호 데이터베이스에서 블랙 리스트를 휴대폰으로 다운받은 후, 블랙 리스트에 등록된 번호에서 전화가 오면 자동으로 전화를 받았다가 바로 끊는다. 이로써, 스패머가 자신의 제품을 알리지 못하고 전화비를 지불하게 되는 것이다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2008.05a
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• pp.590-593
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• 2008

본 논문에서는 SIP 기반의 VoIP 서비스에서 발생 가능한 스팸 위협중 도청을 이용하여 Redirect 서버에서 Proxy 서버로 송신되는 패킷을 불법적으로 위 변조하여 공격하는 기법의 시나리오와 이를 차단하기 위해 발신자 인증 기법을 제안하였다. UAC가 상대편 UAS에게 INVITE 메시지를 송신할 때 Proxy 서버에서 UAS와 연결되어 있는 Proxy 서버의 주소를 알지 못한다면 Redirect 서버에서 질의를 해야 하는데 그때 Redirect 서버는 302 메시지에 Proxy 서버가 요청한 주소를 실어 보내게 된다. 이 302 메시지 패킷을 스패머가 위 변조 할 경우 Proxy 서버는 잘못된 주소가 포함된 INVITE 메시지를 생성하게 되고 스패머와 RTP 세션이 열릴수 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 차단하기 위해 인증 메시지가 포함된 ACK 메시지를 정의하여 인증 시스템을 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.343-346
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• 2002

스팸메일이 급증함에 따라 신뢰할 수 있는 전자메일 필터의 요구가 늘어나는 추세다. 스팸메일을 보내는 스패머(spammer)의 거의 대부분은 광고가 주요 목적이다. 멀티미디어(multimedia)기반의 전자메일은 정보전달 및 시각효과가 뛰어나 스패머가 선호하는 전자메일의 한 형태이다. 이런 종류의 전자메일은 텍스트 기반(基盤) 스팸메일 필터의 성능을 떨어뜨리거나 필터링을 아예 불가능하게 한다. 본 연구에서 발신지(發信地) 추적기법과 사례기반학습을 이용해 신뢰할 수 있는 한국어 스팸 메일필터를 설계 및 구현하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.6
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• pp.7-12
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• 2014

It has good features for social networking with friends SNS is maintained. However, various enterprises, individuals invading the inconvenience spammers have exposure to a number of users to tweet spam. The study was conducted in the existing research on these spam tweets. However, the results showed a more accurate classification and detection is difficult because of the lack of precision and different causes. In this paper, we describe how to classify the characteristics of spammers, classification criteria. Also has a link rate and difference between followers and following, these features were present classification criteria for spammers account. This experiment was performed according to the criteria. Randomized trial of spam and non-spam accounts were selected and account type was conducted according to the criteria 68% of the link ratio of spam accounts. Followers / Following ratio was 27581.5. Non-spam accounts was 6.12%. Followers / Following ratio was 1.26.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06d
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• pp.19-20
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• 2012

소셜 네트웍을 통한 다양한 서비스들은 새로운 비즈니스 모델의 형성이라는 긍정적인 측면이 있는 반면에, 개인정보 누출이나 스팸과 같이 부정적인 측면도 등장하고 있다. 현재 스팸을 차단하기 위해 스팸방지 가이드라인, 스팸 단어 검색에 의한 스팸 메시지 차단 등 많은 방법 및 연구들이 논의되어 왔다. 하지만, 기존의 차수를 활용한 방법은 스팸이 아닌 정점 또한 스팸으로 간주하는 문제점을 가지고 있어 부정확하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이를 해결하고자 다른 구조적 특성인 순환을 분석하여 스팸들을 차단하는 방법을 제안하고 그 효과를 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10a
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• pp.185-186
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• 2007

ITSP(Internet Telephony Service Provider)를 이용한 VoIP 서비스의 사용자가 증가함에 따라 VoIP 스팸은 큰 문제로 대두되고 있다. 기존의 일반 전화 때부터 사용되던 스팸은 실시간적 음성 통신이라는 특성상 콘텐츠 필터링을 하기 어렵기 때문에 롤 행위 패턴 조사를 통해 스패머(Spammer)를 구분하고 있다. 그러나 잘못된 오판으로 인한 문제와 스팸으로 인식하는 임계값을 넘지 않는 한도의 스팸 전송, 그리고 여러 사용자가 하나의 번호를 공유하여 사용하는 경우에는 여전히 스팸의 위협이 남아 있다. 이에 본 논문에서는 튜링 테스트를 이용한 VoIP 스팸 방지를 제안한다. 제안된 방법은 송신자에게 튜링 테스트를 거치게 하고, 튜링 테스트를 통과한 사용자만 수신자와 연결이 되는 방식으로 동작한다. 또한 튜링 테스트를 통과한 정상적인 사용자에게는 티켓을 줌으로써 재발신시 거쳐야하는 튜링 테스트의 번거로움을 줄일 수 있다. 제안된 방법은 ASUS WL-500G 무선 공유기 및 Asterisk IP-PBX에서 구현되었고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.68-73
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• 2008

전자 메일의 사용이 급증함에 따라 스팸메일의 양도 함께 증가하고 있다. 증가되는 스팸으로 인한 피해를 줄이기 위하여 여러 가지 기법들이 사용되고 있지만, 지능화되어가는 스패머들의 기술에 완전한 스팸메일의 차단은 불가능하며, 수신된 메일에 대해 사용자는 자신만의 기준으로 스팸메일 여부를 판단하고 있다. 본 논문에서는 스팸메일임에도 불구하고 수신되는 메일(FN)에 대해, 사용자의 반응 패턴을 통하여 이를 판단하고자 한다. 수신된 메일의 송신자와 제목, 보관 편지함 등에서 형태소 추출을 하고 이를 PN_DB(Positive형태소와 Negative형태소로 구성된 DB, 이하 PN_DB)로 구축한 뒤, Negative 형태소들을 Balcklist로 사용하여 FN 메일을 판단한다. FN 메일로 판단된 경우에 PN_DB에서 계산된 각각의 가중치 값을 적용하여 사용자의 과거 스팸 판단 성향이 반영된 FN_value를 시각적으로 표현함으로써 사용자의 판단을 용이하게 하는 시스템을 제안한다.