• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2002.06a
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• pp.139-139
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• 2002

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.95-96
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• 2016

본 논문에서는 디리클레 분포와 베이즈 추론 모델을 활용하여 전자우편을 분류하고 정리하는 방법을 제안한다. 과거 원치 않는 광고성 이메일인 스팸 탐지에서 시작한 전자우편 분류는 지속적인 송수신 량의 증가와 내용의 다양화로 인해 광고성과 정보성의 판단 기준이 모호해진 상태이다. 스팸 탐지와 같은 이분법적 분류 방식이 아닌 내용의 주제 별로 자동 분류할 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서 다루는 제안 기법은 전자우편의 내용에서 다뤄질 수 있는 주제의 종류를 예측하기 위한 방법을 제공한다. 발신하거나 수신된 전자우편이 속한 주제를 자동으로 정할 수 있다. 본 제안 기법의 활용을 통해 전자우편의 분류만이 아닌 업무 및 시장 동향 분석과 정보보안 분야에서는 악성코드 분류에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.1238-1241
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• 2007

웹 게시판 서비스에서의 비정상행위 탐지 및 블러킹 방안 제시는 서비스를 제공하는 주체에게는 대량의 광고성 게시글로부터 안정적 서비스 운영이 가능하게끔 하고, 서비스를 이용하는 사용자에게는 원하지 않는 게시글로부터 블러킹 방안을 제공 받아 깨끗한 웹 게시판 서비스를 가능한 방안으로 인터넷 환경이 제공되면서 필터링 기술 발전 수준이 가장 높은 스팸 메일 필터링 기술을 응용하여 웹 게시판 서비스에 적용하여 필터링 효과 수준을 측정하고 다른 웹 서비스 등에 활용할 수 있는 방안을 제시한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2009.04a
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• pp.1497-1499
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• 2009

최근 들어 스팸 메일, 키 로깅, DDoS와 같은 공격에 Botnet이 사용되고 있다. Botnet은 크래커에 의해 명령, 제어되는 Bot에 감염된 클라이언트로 이루어진 네트워크이다. 지금까지 유선망의 Botnet을 탐지하기 위한 많은 기법이 제안되었지만, 현재 많은 개발이 이루어지고 있는 6LoWPAN과 같은 무선 센서 네트워크상의 Botnet에 관한 연구와 그 대처방안은 전무한 상태이다. 본 논문에서는 6LoWPAN 환경에서 Botnet이 얼마나 위험할 수 있는지 살펴보고 이를 탐지하기 위한 메커니즘을 제안하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.5
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• pp.567-575
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• 2020

As online social networks are used as a critical medium for modern people's information sharing and relationship, their users are increasing rapidly every year. This not only increases usage but also surpasses the existing media in terms of information credibility. Therefore, emerging marketing strategies are deliberately attacking social networks. As a result, public opinion, which should be formed naturally, is artificially formed by online attacks, and many people trust it. Therefore, many studies have been conducted to detect agents attacking online social networks. In this paper, we analyze the trends of researches attempting to detect such online social network attackers, focusing on researches using social network graph characteristics. While the existing content-based techniques may represent classification errors due to privacy infringement and changes in attack strategies, the graph-based method proposes a more robust detection method using attacker patterns.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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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.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.800-803
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• 2013

이메일을 기반으로 좀비PC 및 봇넷그룹을 탐지하는 알고리즘은 기존에 연구가 되었으나, 기존의 검증방식은 가상의 메일계정을 이용해 스팸메일을 수집하는 스팸트랩 시스템에서 추출한 이메일을 대상으로 하였다. 본 논문에서는 상용환경의 이메일을 대상으로 좀비PC를 탐지하고, 좀비PC를 이용한 추가 사이버 공격을 예방하기 위해 기존의 알고리즘을 보완하고, 이에 대한 좀비PC 탐지결과를 분석한다. 이를 통해, 주요 포탈 및 기업의 메일서버에서 수신하는 이메일을 대상으로 좀비IP를 탐지하여, 스팸메일을 차단하고 ISP와 연계하여 실제 조치를 유도할 수 있을 것으로 기대한다.

• Convergence Security Journal
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• v.7 no.3
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• pp.109-120
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• 2007

VoIP service provides various functions that PSTN phone service hasn't been able to provide. Since it also has superiority in service charge, the number of user is increasing these days. When we think of the other side in cost aspect, the spam caller can also send his/her commercial message over phone line using more economic way. This paper presents the characteristics that should be considered to detect the spam call using greylisting method. We have explored static and dynamic characteristics in VoIP calls, and analyzed the relation among them. Especially, we have surveyed the authentication and charging method of Korean VoIP service provider. We have analyzed each charging method using our spam call simulation result, and derived the charging method that can be favored by spam caller. The contribution of the work is in analysis result of static aspect for SPIT Level calculation in greylisting method.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.3
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• pp.129-134
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• 2015

Since automatic social engineering based spam attacks induce for users to click or receive the short message service (SMS), e-mail, site address and make a relationship with an unknown friend, it is very easy for them to active in online social networks. The previous spam detection schemes only apply manual filtering of the system managers or labeling classifications regardless of the features of social networks. In this paper, we propose the spam detection metric after reflecting on a couple of features of social networks followed by analysis of real social network data set, Twitter spam. In addition, we provide the online social networks based unsupervised scheme for automated social engineering spam with self organizing map (SOM). Through the performance evaluation, we show the detection accuracy up to 90% and the possibility of real time training for the spam detection without the manager.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.2
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• pp.137-147
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• 2010

A blog is a website, usually maintained by an individual, with regular entries of commentary, descriptions of events, or other material such as graphics or video. Entries are commonly displayed in reverse chronological order. Blog search engines, like web search engines, seek information for searchers on blogs. Blog search engines sometimes output unsatisfactory results, mainly due to spam blogs or splogs. Splogs are blogs hosting spam posts, plagiarized or auto-generated contents for the sole purpose of hosting advertizements or raising the search rankings of target sites. This thesis focuses on splog detection. This thesis proposes a new splog detection method, which is based on blog post structure similarity and posting count per day. Experiments based on methods proposed a day show excellent result on splog detection tasks with over 90% accuracy.