• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.18 no.6A
• /
• pp.129-137
• /
• 2008

As the use of the internet increases, the distribution of spam mail has also vastly increased. The email's main use was for the exchange of information, however, currently it is being more frequently used for advertisement and malware distribution. This is a serious problem because it consumes a large amount of the limited internet resources. Furthermore, an extensive amount of computer, network and human resources are consumed to prevent it. As a result much research is being done to prevent and filter spam. Currently, research is being done on readable sentences which do not use proper grammar. This type of spam can not be classified by previous vocabulary analysis or document classification methods. This paper proposes a method to filter spam by using the subject of the mail and N-GRAM for indexing and Bayesian, SVM algorithms for classification.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.223-225
• /
• 2002

인터넷의 급속한 성장과 함께 E-Mail은 대표적인 통신수단의 하나가 되어버렸다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일이 매일같이 쏟아져 오고 , 그 문제점의 심각성에 정보통신부에서 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률이라는 새로운 법률까지 생겨났다. 본 논문에서는 이 법률에서 요구하는 '광고'라는 문구를 걸러내는 등의 메시지 규칙을 갖는 시스템과 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(Naive Baesian Classifier)를 결합한 스팸 메일 필터링 시스템(Spam-mail Fitering System)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 작성할 필요없이 학습한 데이터를 갖고 자동으로 스팸메일을 분류할 수가 있다. 들어온 메일은 메시지 규칙 기반 필터가 먼저 적용되고, 메세지 규칙 기반 필터에서 분류되지 않으면 나이브 베이지안 필터에서 분류된다. 실험에서는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 메시지 규칙을 사용한 시스템 및 나이브 베이지만 분류자 시스템과 비교 평가하였다. 또한 임계치를 변경함으로써 제안된 시스템의 성능을 높일 수있도록 하였다.

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

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2015.07a
• /
• pp.11-12
• /
• 2015

본 논문에서는 스팸 FAX을 걸러내어 과도한 종이 낭비와 FAX 시스템의 효율성 증진을 위한 필터링 장비를 제안한다. 해당 장비는 실제 FAX 기기와 PSTN망 사이에 위치하여, 데이터 망으로 들어오는 스팸 FAX를 걸러 내고, 사용자는 외부에서 저장장치에 접근하여 출력하고자 하는 FAX 데이터만 선택하여 출력 할 수 있는 장치이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2011.06c
• /
• pp.280-283
• /
• 2011

인터넷 환경에서 무차별적으로 유통되는 스팸 문서로 인한 사회적 문제가 커져 가고 있는 가운데 스팸문서를 차단하기 위한 활발한 연구들이 이루어지고 있다. 이 가운데 대표적인 연구는 자질어를 이용한 기계학습 기반의 스팸 차단 기술이다. 그러나 이 방법은 미리 선택된 자질어로만 구성된 분류 모델을 사용하기 때문에 Term Spamming(단어 조작에 의한 스팸 차단 행위)에 취약하며, 스팸 차단의 성능과 학습 소요 시간이 선택된 자질어의 품질과 수에 민감하게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스팸 문서에서 등장하는 특수 문자의 빈도와 반복되는 단어의 특징을 이용한 스팸 탐지 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 문서에서 등장하는 특수 문자의 비율과 최다 출현 단어의 반복 패턴을 정의하고 기계학습 알고리즘을 적용하여 스팸 분류 모델을 생성한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 E-mail 데이터와 블로그의 Post 데이터를 사용하여 자질어 기반의 스팸 차단 방법과 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도와 학습 소요 시간에 있어 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

• Journal of IKEEE
• /
• v.10 no.1 s.18
• /
• pp.49-54
• /
• 2006

Recently, e-mail has become an important way of communications in IT societies, but it creates various social problems due to increase of spam mails. Even though many organizations and cooperation have been trying researches to develop spam mail blocking technologies, a lot of cost and system complexities are required because of varieties of spam blocking technologies. In this paper, we designed of the SMBC(Spam Mail Blocking Center) using the Fit FA(Filtering Algorithm) Finder. Fit-FA Finder that search and applises spam mail filtering algorithm of the most suitable confrontation according to type of spam mail. The system of spam mail filtering is decided performance of the system by procedure that spam filter is used. Go through designed Fit-FA Finder and reduced unnecessary filtering process and processing time and load than appointment order filter application way of existent spam mail interception system.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2017.07a
• /
• pp.35-36
• /
• 2017

이메일 서비스 사용자들은 스패머가 무차별적으로 발송하는 스팸메일에 의한 정신적 경제적 피해를 입고 있다. 이러한 피해를 막기 위해 필터링, RBL (Real-time Blackhole List)과 같은 스팸차단 기법이 등장하였고 많은 메일서버에서 사용되고 있다. 그러나 이는 스팸메일의 근본적인 원인은 해결하지 못하며, 높은 차단율을 유지하기 위해서는 지속적인 관리 및 업데이트가 필요하다. 이러한 한계점을 극복하기 위한 기법으로 송신자 자가인증 기법이 있다. 본 논문에서는 송신자 자가인증 기법을 적용하여, 스팸메일을 근본적으로 차단하고 지속적인 업데이트가 필요 없는 스팸차단 서버 및 애플리케이션을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.845-848
• /
• 2014

블로그는 인터넷에서 개인의 정보나 의견을 표출하고 커뮤니티를 형성하는데 사용되는 중요한 수단이나, 광고 유치, 페이지 순위 올리기, 쓰레기 데이터 생성 등 다양한 목적을 가진 스팸블로그가 생성되어 악용되기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 문서에서 나타나는 특징들을 이용한 스팸 탐지 기법을 제안한다. 먼저 블로그 본문의 길이, 태그의 비율, 태그 수, 이미지 수, 랭크의 수 등 하나의 웹 문서에서 추출할 수 있는 특징을 기반으로 각 문서에 대한 특징 벡터를 생성하고 기계학습을 통해 모델을 생성하여 스팸 블로그를 판별한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터를 사용하여 제안방법과 기존의 스팸 분류 연구를 비교 실험을 진행하였다. Bayesian 필터링 기법을 사용하는 기존연구와 비교 실험 결과, 제안방법이 더 좋은 정확도를 가지면서 특징 추출 속도 및 메모리 사용 효율성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.352-355
• /
• 2006

본 논문에서는 스팸 대응 시스템의 특징 추출 방법들을 비교한다. 실험 결과는 퍼지추론 방법이 정보획득량, 카이제곱 통계량, 상호정보 방법에 비하여 정확률과 재현율의 결합 척도인 F-척도면에서 월등한 성능을 보여주지는 않는다. 하지만 제안된 퍼지추론 방법은 사용된 특징들의 수에 비례하여 성능이 증가하므로 좋은 특징 추출 방법으로 간주된다. 따라서 본 연구는 무수한 스팸 메일로 고통 받는 전자우편 사용자들을 위한 스팸 메일 필터링 시스템 개발에 도움을 줄 수 있다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.3 no.7
• /
• pp.271-276
• /
• 2014

Short message service(SMS) in a mobile communication environment is a very convenient method. However, it caused a serious side effect of generating spam messages for advertisement. Those who send spam messages distort or deform SMS sentences to avoid the messages being filtered by automatic filtering system. In order to increase the performance of spam filtering system, we need to recover the distorted sentences into normal sentences. This paper proposes a method of normalizing the various types of distorted sentence and extracting keywords through automatic word spacing and compound noun decomposition.