• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.5
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• pp.815-822
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• 2015

By the growing of SMS phishing victims, applications for processing spam messages are being released in succession. However most spam messages that cleverly modified the content like separating the consonants and vowels are fail to be filtered. In this paper, we implemented an application 'AntiSpam' which is able to identify spam strings in the text message to solve this problem. 'AntiSpam' searches spam strings in the text message by using set-based POI search algorithm, and then calculate the possibility of whether it is spam or not in accordance with the search results. In addition, it catches skillfully disguised spam messages in order to avoid missing the spam filtering. Users, who received a message, can check the result in spam message possibility decision result and the contents of the message and they can choose how to handling the message.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2009.10a
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• pp.141-144
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• 2009

인터넷에 게시된 글(블로그, 포털 사이트, 게시판 등)에 대한 댓글들 중에서 중복, 광고 등의 스팸성 댓글을 추적하고 이를 필터링 하는 시스템을 개발.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.8 no.2
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• pp.89-94
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• 2007

Even though lots of research have been doing about spam mail blocking technologies and their systems, the emergence of spam mails of new types causes the spam mail filtering rate to decrease and the occurrences of false-positive mails to increase. Therefore, existing spam mail filtering algorithms suffer from increasing load to be processed and decreasing reliability in spam mail blocking systems due to the shortage of newly developed algorithms and their research. This paper presents the Fit-FA Finder which is able to select appropriate algorithms to be applied and their procedures, and the development of the SMBC platform. The Fit-FA Finder is developed and implemented in the SMBC platform in which recovering process based on privacy information is employed for false-positive mails

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.34 no.9B
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• pp.908-913
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• 2009

Mobile phones became important household appliance that cannot be without in our daily lives. And the short messaging service (SMS) in these mobile phones is 1.5 to 2 times more than the voice service. However, the spam filtering functions installed in mobile phones take a method to receive specific number patterns or words and recognize spam messages when those numbers or words are present. However, this method cannot properly filters various types of spam messages currently dispatched. This paper proposes a more powerful and more adaptive spam filtering system using SVM and thesaurus. The system went through a process of isolating words from sample data through pro-processing device and integrating meanings of isolated words using a thesaurus. Then it generated characteristics of integrated words through the chi-square statistics and studied the characteristics. The proposed system is realized in a Window environment and the performance is confirmed through experiments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.219-222
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• 2011

본 논문에서는 스팸 SMS 발신번호와 메시지 텍스트의 특징을 기계학습한 스팸 필터링 시스템을 논한다. 최근 변화하는 스팸SMS에 대한 적응력을 위해서, 각 트레이닝 셋의 수신 텍스트를 음절단위로 분석 할 것을 제안한다. 그리고 기존의 분류기는 성능이 미흡하거나 구현의 복잡성으로 인해 실제로 스펨 필터엔진으로 활용되지 않는 점을 극복하기 위해서 보다 단순한 분류기를 사용한다. 제안하는 시스템은 트레이닝 셋의 발신번호 및 수신 텍스트의 음절단위를 빈도수와 묶어 학습데이터를 구성하고, 테스트 셋을 스팸적 논스팸적으로 분석하여 스팸일 확률을 계산한다. 또한 Naive baysian를 바탕으로 한 경계값 기반 분류기를 통해, 타 분류기에 비해 구현 및 활용면에서 실용성이 높으면서도 성능이 뒤처지지 않는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.259-263
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• 2003

인터넷 이용자가 증가함에 따라 전자메일 사용자도 증가하고 있다. 전자메일 사용으로 통신상의 비용 및 시간이 절약되는 장점이 있지만 소수의 유저들이 상업적 목적으로 많은 유저에게 원하지 않은 메일(스팸메일)을 보냄으로써 물질적, 정신적 피해를 입히고 있다. 따라서 스팸 메일을 방지하기 위한 여러 기법들이 제안되었다. 본 논문에서는 스팸 메일 문제를 해결하기 위해 먼저 전자메일 시스템에 대한 구조를 살펴보고 MTA, MDA를 이용하는 스팸 메일 필터링 도구들을 비교 분석한 연구결과를 제시한다. 그리고 탐지 성능을 개선할 수 있는 새로운 방안을 제시한다. 제안 방법은 공개 배포용 MDA인 procmail에 기반한 것으로, 규칙(rule)을 매칭(matching)시키는 시간을 줄이는 것이다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.10 no.2
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• pp.13-18
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• 2010

Today, The much amount of spam that occupies the mail server and network storage occurs the lack of negative issues, such as overload, and for users to delete the spam should spend time, resources have a problem. Automatic spam filtering on the incidence to solve the problem is essential. A lot of Spam filters have tried to solve the problem emerged as an essential element automatically. Unlike traditional method such as Naive Bayesian, PCA through the many-dimensional data set of spam with a few spindle-dimensional process that narrowed the operation to reduce the burden on certain groups for classification Logistic regression analysis method was used to filter the spam. Through the speed and performance, it was able to get the positive results.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.325-330
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• 2008

전자우편(email)은 인터넷의 급격한 보급으로 인하여 사용자들이 많이 사용하게 된 통신 메커니즘이다. 그러나 이러한 전자우편의 대중성을 상업적인 목적으로 이용한 스팸메일의 출현으로, 사용자들은 정신적 피해, 업무 방해, 메일서버의 트래픽 과부화로 인한 유지보수 비용 증가와 같은 문제점들을 접하게 되었다. 특히, 최근에는 광고성 이미지들을 첨부하는 등의 새로운 기법이 적용된 스팸메일의 발생으로 기존의 텍스트 기반의 스팸메일 필터링 기법들이 무의미하게 되었으며, 따라서 그로 인한 피해가 증가하는 추세이다. 이러한 이미지 기반의 스팸메일들의 필터링을 위하여 Support Vector Machine과 같은 기계학습 기법을 이용한 기법들이 제안되고 있으나, 여전히 그 성능은 만족스럽지 못하다. 본 논문은 전자우편으로부터 텍스트 및 시각적 의미를 분석하여 전자우편 온톨로지에 기술하고 스팸메일 판단을 위한 의미추론규칙을 적용함으로써 광고성 이미지가 첨부되어 있는 스팸메일을 효과적으로 필터링 하기 위한 시스템을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.195-200
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• 2008

본 논문에서는 형태소 분석을 이용한 확률 기반 한국어 SMS 스팸 필터링 기법을 제안한다. 기존 연구에서는 단어 및 문자 단위 어휘 정보를 자질로 이용한 영어 및 스페인어 SMS 스팸 필터링 방법들이 있다. 하지만 교착어인 한국어의 경우, 어근과 접사의 조합에 의해서 다양한 어절이 형성될 수 있다. 따라서 어절단위 어휘 정보를 자질로 사용할 경우, 미등록어(out of vocabulary) 문제가 발생한다. 특히, 매우 적은 수의 단어들로 구성된 SMS 메시지의 경우에는 이 문제가 매우 심각하다. 본 논문에서는 형태소 분석을 이용하여 이러한 문제점을 해결하고자 하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 기존 연구와 비교하여 10.6%의 스팸 분류 정확률 향상을 보였다. 또한 미등록어만을 포함하는 SMS 메시지의 수는 약 77% 감소하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.389-394
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• 2007

스팸 메일의 비율은 지속적으로 증가하여 최근 전체 이메일의 92.6%가 스팸 메일인 것으로 드러났다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따른 사용자의 액션 패턴을 기반으로 사용자의 관심에 따른 가중치를 적용하여 스팸 메일 여부를 가리는 방법을 다룬다. 액션간의 관계와 액션 사이의 시간에 따라 가중치를 차별화함으로써 얼마나 높은 필터링 성능을 보일 수 있는 지, 또한 학습 속도 향상에 얼마나 기여할 수 있는지를 측정할 것이다. 실험에서는 실제 메일 데이터를 이용하여 베이지안 분류자, 가중치가 부여된 베이지안 분류자와 본 논문이 제안하는 시스템의 학습 성능의 향상 속도를 비교할 것이다. 또한 제안된 시스템이 Concept Drift와 적응 학습, 그리고 개인화를 어떻게 다룰 지를 보일 것이다.