본 논문에서는 SIP 기반의 VoIP상에서 스팸 공격의 위협에 대해 분석하고 이와 같은 공격을 확인 할 수 있는 Spamtester를 구현하였다. VoIP에서 스팸 공격은 여러 유형들이 존재하지만 구체적인 공격 과정과 위협 결과를 확인 할 수 있는 정보가 부족하다. 특히 정상적인 경로를 통한 스팸 공격 외에 비정상적인 경로를 통한 스팸 공격은 구체적인 정보가 부족하여 발신자 추적은 물론 법적 제재를 가하기 어렵다. 따라서 VoIP에서 실제로 스팸 공격이 가능한 유형들과 공격 과정을 확인할 필요가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 스팸 공격들 중 비정상적인 스팸 공격을 분석하고 공격 과정을 설계하였다. 또한 Spamtester를 통해서 스팸을 발송함으로써 구체적인 스팸 공격 과정을 확인할 수 있다. 이는 VoIP에서 스팸 위협을 확인하고 그 스팸 대응 방안을 찾는데 유용할 것이다.
현재 새로운 스팸 메일 차단 시스템과 다양한 스팸 차단 기술에 대한 연구가 계속되고 있다. 그렇지만, 새로운 유형의 스팸 메일이 등장하면서 스팸 메일 차단률(Spam mail Filtering Rate)과 오인된 메일(False-positive mail) 발생률은 점차적으로 늘어나고 있다. 하지만 기존에 제안된 스팸 메일 필터링 알고리즘은 새로운 유형의 스팸 메일에 대응하기 위해 적용될 알고리즘 수의 증가와 효율적인 스팸 메일 필터링 알고리즘의 대응 관계에 대한 연구 부족으로 인하여 스팸 메일 차단 시스템의 처리 부하는 증가하고 이에 대한 신뢰성은 반감되고 있다. 본 논문에서는 스팸 메일 차단 시스템의 부하 처리 성능 및 신뢰성을 증가시키기 위해 Fit-FA Finder와 Privacy 기반의 오인된 메일을 복구시키는 SMBC플랫폼을 개발하고 성능을 분석하였다.
기존 전화에 비해 저렴한 가격으로 서비스의 제공이 가능한 VoIP 서비스의 증가는 SIP 스팸이라는 역기능을 낳았다. SIP은 표준 VoIP 프로토콜로 현재 SIP 기반의 VoIP 서비스의 개발이 활발하게 진행 중에 있다. 이에 본 논문은 SIP 기반 VoIP 환경에서의 스팸 유형을 살펴본 후 이를 해결하기 위한 스팸 대응 기술로 기존의 이메일 스팸 대응 기술을 비교, 분석한다. 또한 이메일 스팸 대응 기술을 기반으로 제안된 현재 SIP 스팸 대응 기술을 알아보고 앞서 분석한 대응 기술의 SIP 기반 VoIP 환경에서의 적용 가능 여부를 생각하여 가장 적합한 스팸 대응 기술을 제시한다.
인터넷 환경의 빠른 발전과 함께 널리 사용되고 있는 인터넷 게시판이 기본적인 의사소통 수단으로 정착되고 있으나, 불특정 다수로부터 게시되는 스팸 메시지의 증가로 피해 규모가 날로 증가하고 있다. 현재 스팸 메일을 차단하기 위한 다양한 차단 방법들이 제안되고 있으나 게시판에 자동으로 등록되고 있는 스팸 메시지를 차단하는 방법에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문은 인터넷 게시판에 등록되는 스팸 메시지를 수집하여 메시지의 특성과 빈도를 분석하고 차단 규칙을 생성하여 차단하는 단계로 구성된 게시판 스팸 메시지 차단 방법을 제안하였다. 인터넷 게시판의 데이터베이스에 저장되는 모든 메시지를 대상으로 스팸 메시지를 수집하고, 수집한 스팸 메시지를 분석하여 스팸 메시지를 정의할 수 있는 정규화된 규칙을 생성한 후, 이 규칙을 이용하여 등록된 메시지에 대해 스팸 메시지를 검사하여 차단한다. 제안한 방법은 수집되는 스팸 메시지의 정보를 이용하여 다양한 유형의 스팸 메시지를 차단할 수 있으며, 변화하는 스팸 메시지의 형태에 대해서도 유연하게 대처할 수 있는 구조를 가지고 있다.
문자 메시지는 휴대폰을 사용하는 사람들에게 중요한 의사소통의 방법 중 하나이다. 또한 친구맺기 방식이 필요 없이 사용이 가능하기 때문에 이를 악용한 불법 광고 스팸메시지가 기승을 부리고 있다. 최근 스팸 필터링을 위해 기계 학습을 이용한 시스템들이 등장 하였지만 많은 계산을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검색할 쿼리를 입력할 때 부정확한 쿼리를 입력하더라도 저장된 데이터베이스와 비교하여 가장 비슷한 단어를 차수 개념을 적용하여 유추하는 집합 기반 POI(Point of Interest) 검색 알고리즘을 이용하여 스팸 필터링 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하면 서버 컴퓨팅 없이 문자의 조합만을 이용해 쿼리를 유추할 수 있기 때문에 스팸 필터링에 적용하여 입력된 문자메시지가 교묘하게 변형되더라도 스팸이라고 필터링이 가능하다. 또한 문장 유사도 측정 기법을 활용하여 스팸 필터링 성능을 향상시켰으며, 스팸 필터링에 취약한 특정 유형도 걸러내기 위해 특정 전처리 과정을 지원함으로써 대부분의 스팸메세지를 필터링 가능하도록 하였다. 기존 집합기반 POI 검색 알고리즘과 이를 확장 시킨 문장 유사도 측정 기법, 특정 전처리 과정을 추가한 시스템으로 필터링 시스템의 성능평가를 진행하였다. 그 결과 본 논문에서 구현한 시스템이 기존 집합기반 POI 알고리즘과 비교하여 향상된 스팸 필터링 성능을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 이동통신사 3사에서 필터링에 취약한 유형이 본 논문에서 구현한 시스템으로 높은 성능으로 필터링이 가능하다는 것을 확인하였다.
현재 전자우편은 정보통신 사회의 중요한 의사소통 수단이 되고 있으나, 스팸 메일의 증가로 인해 각종 사회 문제를 발생시키고 있다. 스팸 차단을 위해 관련 기관 및 기업이 다양한 형태의 스팸 차단 기술을 개발하고 있으나, 다양한 스팸 유형에 따른 대응이 각각 이루어져야 하므로 많은 처리 비용과 시스템의 복잡도가 가중되고 있다. 그리고 스팸 차단 기술 적용 시, 스팸 방지 필터의 적용 순서에 따라 차단 오인율(False-Positive Error)이 달라져 이용 신뢰도에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 스팸 차단 필터의 이용 신뢰도를 향상시키기 위해, Privacy 정보 기반의 False-Positive 메일 복구 기법을 제안 및 구현하였다. 구현된 프로토 타입을 통해 False-Positive 메일 복구 과정을 검증하고, 처리 결과를 분석 및 요약한다.
스팸메일은 최근 전 세계적으로 사회문제가 되고 있으며, 이에 대한 차단 솔루션에 대한 개발 제품이 출시되고 있다. 본 논문은 기존 스팸메일 방지 솔루션을 설치 형태에 따른 분류, 장단점 분석과 스팸의 판정 법에 따른 분류 고찰하였다. 이에 기존 스팸메일 솔루션의 문제점을 도출하고 현재 적용되지 않은 새로운 필터링 방법인 URL Prefetch 방식을 새롭게 제안하고 이에 따른 방법에 의한 실험을 통한 스팸메일 차단 상승효과를 도출하고, 또한 HTML 유형 방식에 의한 차단방법도 함께 제안한다.
SMS는 현대 통신 수단 중 가장 많이 사용되고 있는 방법 중 하나로서, 그 사용 비용이 저렴해짐에 따라 SMS에서의 스팸도 함께 증가하였다. SMS 스팸을 탐지하는 연구들은 부득이하게 사용자의 발신번호, 수신번호 및 SMS내용 등의 즉 개인정보를 필요로 하게 된다는 점에서 데이터 수집 측면에서 큰 한계를 가지고 있다. 더욱이, 소셜 네트워크가 활성화됨에 따라 SMS 스팸들은 더욱 지능화되고 있으며 결과, SMS 스팸 탐지 기법 연구 수행시 해당 SMS관련 개인정보는 물론 사용자의 소셜 네트워크 관련 정보까지 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 SMS 스팸을 탐지하기 위해 필요한 소셜 네트워크 데이터 셋을 사생활 침해 문제 없이 실제와 유사하게 재구성해주는 SBSS(Social network Building Scheme for SMS spam detection) 기법을 제안한다. 또한, 현재 존재하는 SMS 스팸의 공격 유형을 처음으로 구체화하고 분류하여 이를 반영했다.
본 논문에서는 스팸 차단을 위해서 사용되고 있는 RBL의 기능에 더하여, 최근 유행하는 스팸 형태에 효과적으로 대응할 수 있는 방법으로 메일원문에 포함된 URL을 추출하여 RBL에 적용하여 확장할 수 있는 방법을 제안한다. 최근 스팸메일발송에 많이 사용되고 있는 봇넷은 이메일 스팸에서 메일 발송 주소분포로 해결할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 일반적으로 이러한 스팸 메일은 각 개인의 감염된 좀비 PC에서 발송되므로, 발송 주소 자체가 RBL에서 사용하기에 효율성이 떨어지고 무의미 하다. 따라서 봇넷에 의해 발송되는 스팸메 일을 효과적으로 차단하기 위한 방법으로써, 스팸메일의 원문에 포함된 URL을 분석하고, 사용자를 유인하는 URL 사이트에 대한 분포자료를 바탕으로 효과적으로 차단률을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 봇넷에서의 스팸메일 발송 메커니즘과, 이러한 유형의 스팸메일을 판단하기 위하여 사용할 수 있는 방법을 제안하고 분석 가능한 스팸메 일의 수집을 위하여 이메일스팸 트랩 시스템을 구성하여 실험한다. 일정한 실험기간 동안 수신된 스팸메일의 분석을 통하여 스팸메일에 포함된 URL을 이용한 확장된 RBL기법이 스팸메일의 검출 분포를 높이는데 효과적임을 보여준다.은 요약문입니다.
최근 전자 우편은 IT 사회의 중요한 의사소통의 수단이 되고 있다. 그러나 스팸 메일의 증가로 인해 다양한 사회 문제가 발생되고 증가하는 추세이다. 스팸 메일을 차단하기 위해 정부와 민간 단체에서 많은 연구와 개발을 하고 있으나 다양한 스팸 메일의 증가로 인해 많은 비용과 시스템의 복잡성이 요구되어 지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Fit-FA Finder를 이용한 SMBC(Spam Mail Blocking Center)를 설계 하였다. Fit-FA Finder는 스팸 메일의 유형에 따라 필터링 데이터베이스에서 적절한 알고리즘을 적용 시키는 시스템으로서 필터의 적용 순서에 따라 스팸 메일 오인율(False-Positive Error)이 달라져 시스템 처리 신뢰도에 큰 영향을 준다. 본 논문에서 제안한 Fit-FA Finder를 이용한 SMBC 플랫폼은 불필요한 필터링 처리 과정을 줄임으로써 시스템의 부하를 줄 일수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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