• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권1호
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• pp.401-407
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• 2015

The increase of image spam, a kind of spam in which the text message is embedded into attached image to defeat spam filtering technique, is a major problem of the current e-mail system. For nearly a decade, content based filtering using text classification or machine learning has been a major trend of anti-spam filtering system. Recently, spammers try to defeat anti-spam filter by many techniques. Text embedding into attached image is one of them. We proposed an ontology spam filters. However, the proposed system handles only text e-mail and the percentage of attached images is increasing sharply. The contribution of the paper is that we add image e-mail handling capability into the anti-spam filtering system keeping the advantages of the previous text based spam e-mail filtering system. Also, the proposed system gives a low false negative value, which means that user's valuable e-mail is rarely regarded as a spam e-mail.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.126-128
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• 2004

As e-mail is becoming increasingly important in every day life activity, mail users spend more and more time organizing and classifying the e-mails they receive into folder. Many existing recommendation systems or text classification are mostly focused on recommending the products for the commercial purposes or web documents. So this study aims to apply these application to e-mail more necessary to users. This paper suggests a dynamic recommendation agent system based on Rule Filtering Component recommending the relevant category to enable users directly to manage the optimum classification when a new e-mail is received as the effective method for E-Mail Management. Moreover we try to improve the accuracy as eliminating the limits of misclassification that can be key in classifying e-mails by category. While the existing Bayesian Learning Algorithm mostly uses the fixed threshold, we prove to improve the satisfaction of users as increasing the accuracy by changing the fixed threshold to the dynamic threshold. We designed main modules by rule filtering component for enhanced scalability and reusability of our system.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.129-137
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• 2008

본 논문에서는 기존의 베이지안 필터링 방식에서 발생하는 긍정 오류를 줄이기 위한 개선된 베이지안 필터링 기법을 제안한다. 기존의 베이지안 필터링 방식에서는 이메일 서버에서 학습한 DB를 일괄적으로 개별 사용자들에게 적용한다. 또한 수신 이메일 위주의 학습 방식은 양질의 정상 DB를 학습하는데 어려움을 준다. 이러한 문제로 인해 기존의 베이지안 필터링 기법에서는 정상 이메일을 스팸 이메일로 판단하는 긍정 오류가 발생한다. 제안 기법에서는 사용자의 송신 이메일을 양질의 정상 DB 정보로 판단하여 베이지안 정상 DB에 자동으로 학습한다. 뿐만 아니라 개별 사용자에게 독립적인 베이지안 DB를 제공하여 사용자 개개인의 이메일 송 수신 특성을 고려한 필터링 서비스를 제공한다. 제안 기법은 기존의 베이지안 필터링 기법보다 필터링의 정확성에서 평균 3.13% 향상된 결과를 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권7호
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• pp.853-862
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• 2003

인터넷의 발달로 인하여 웹을 통한 문서 송수신이 많아지면서 이메일의 사용자도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 또한 일반 사용자나 전자상거래에서 오가는 메일의 양도 갈수록 늘어나고 있다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸 메일도 매일 같이 쏟아져 나오고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인에 맞게 메일을 자동 관리해 주는 즉 개인화된 분류가 가능하고, 또 언제 어디서나 로그인이 가능한 웹 메일 기반인 웹 메일 필터링 에이전트(Web Mail Filtering Agent for Personalized Classification)를 제안한다. 새로운 메일이 오면, 먼저 사용자의 메일 처리과정을 일정 기간 관찰하여 각각 개인에 맞는 룰(Personal rule)을 형성하고, 만들어진 룰을 바탕으로 메시지를 자동 관리 즉 카테고리별 분류ㆍ저장 및 개인에게 불필요한 메일이나 스팸 메일을 삭제 해 주는 것이다. 또한 시스템의 정확도를 높이기 위해 동적 임계치를 이용한 베이지안 알고리즘을 적용하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.163-170
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• 2006

인터넷의 급속한 성장으로 전자편지는 정보 전달의 중요한 수단으로 사용되고 있다. 그러나 수신자가 원하지 않는 전자편지(쓰레기 편지)들이 무분별하게 배달될 수 있으며, 이로 인해 사회적으로는 물론이고 경제적으로도 큰 문제가 되고 있다. 이와 같이 쓰레기 편지를 차단하거나 여과하기 위해서 많은 연구자와 회사에서 꾸준히 연구를 진행하고 있다. 일반적으로 쓰레기 편지를 결정하는 기준은 수신자에 따라서 조금씩 차이가 있다. 또한 쓰레기 편지와 정보성 편지에 따라서 수신자가 취하는 행동이 다르다. 이 논문은 이런 사용자 행동을 쓰레기 편지 여과 시스템에 반영하여 그 시스템의 성능을 개선한다. 제안된 시스템은 크게 두 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 사용자 행동을 추론하는 단계이고 두 번째 단계는 추론된 사용자 행동을 이용해서 쓰레기 편지를 여과하는 단계이다. 두 단계 모두에서 점진적인 기계학습 방법(TiMBL - IB2)을 이용한다. 제안된 시스템을 평가하기 위해 12명의 사용자로부터 12,000통으로 이루어진 전자편지 말뭉치를 구축하였다. 실험 결과는 사용자에 따라 $81%{\sim}93%$의 분류 정확도를 보였다. 사용자의 행동 정보를 포함하는 편지 분류 결과는 그렇지 않은 결과에 비해 평균 14%의 분류 정확도가 향상되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.211-214
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• 2003

스팸메일로 인한 피해가 크게 늘어나고 있어 스팸 필터링과 차단에 관한 연구가 활발하다. 스팸메일 차단에 이메일 주소 대신 userID(사용자아이디)를 비교하여 처리 속도를 빠르게 하는 방법을 제안한다. userID가 중복되어 스팸메일이 통과하는 경우가 2% 정도 발생하는데 해당 도메인을 불량 도메인 목록에 등록해서 차단한다. 제안된 방법은 이메일 주소를 비교하는 방법 보다 DB용량도 줄어 들고, 문자의 비교에서 약 3.7배 속도가 향상된다. userID의 자동등록을 위해 등록되지 않는 메일이 수신되면 비밀단어를 반송하는 방법을 적용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.245-248
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• 2002

요즘 E-mail은 중요한 통신수단 중 하나로 사용되고 있다. 그러나 상당수의 E-mail 문서들이 상업성 광고 E-mail과 같은 불필요한 정보를 포함한 채 우리들의 컴퓨터에 분포되어 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 각각의 E-mail 문서들의 내용을 판단함으로써 불필요한 문서들을 자동적으로 필터링 하는 방법을 제안하고자 한다. 전통적인 필터링 방법들은 단어의 빈도수와 같은 단일 속성만을 다루기 때문에 놀은 정확도를 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 각각의 사용자에 의해 이미 수신되어진 E-mail 문서들로부터 Personal Profile을 만들고, 이 Personal Profile를 사용함으로써 새로운 E-mail 문서가 사용자에게 중요한지의 여부를 구별하여 주는 방법에 관하여 제안하고자 한다. 이러한 Profile은 E-mail 문서의 송신자, 테마, 유형과 같은 다중 속성 값으로 구성되어 있다. 실험결과로부터 본 논문에서 제안하는 방법이 전통적인 방법보다 더 나은 정확성을 보이고 있음을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.30-39
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• 2007

기존의 내용기반 스팸메일 분류는 전자메일이 이미지를 많이 가지고 있고 텍스트는 적게 가지고 있을 경우에는 내용을 분석하기 어려우므로 스팸메일을 분류하는 데 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 전자메일의 구조를 분석하는 링크구조분석 스팸메일 분류 알고리즘을 제안한다. 이것은 전자메일 안의 하이퍼링크의 개수와 하이퍼링크가 가리키는 웹 문서들이 다른 웹 문서에 의해 링크된 수를 측정하여 전자메일의 중요도를 계산한 후 의사결정트리를 학습하여 스팸메일과 정상메일을 분류한다. 또한 위의 링크구조분석 알고리즘과 하이퍼링크의 서버 주소만을 이용한 변형된 링크구조 분석 알고리즘, 그리고 SVM(support vector machine)을 이용한 내용기반 방법을 다수결 원칙으로 결합한 통합 스팸메일 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 링크구조분석 알고리즘은 기존의 내용기반 방법 보다 스팸메일 분류 정확도가 94.8%로 약간 향상되었으며 또한 통합 스팸메일 분류 시스템도 내용기반 방법과 비교하여 향상된 97.7%를 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1092-1100
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• 2004

최근 인터넷의 급속한 성장과 더불어 전자메일(E-Mail)은 통신 및 정보, 의사교환의 필수적인 매체로 사용되어지고 있다. 그러나 편리하고 비용이 들지 않는 장점을 이용해 엄청난 양의 스팸 메일이 매일같이 쏟아져 오고, 그 문제의 심각성에 정보통신부는 ‘정보통신망 이용촉진 및 정보보호등에 관한 개정안’이라는 새로운 법률까지 만들었다. 본 논문에서는 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(naive Bayesian classifier)보다 개선된 가중치가 부여된 베이지안 분류자 (weighted Bayesian classifier)와 정보통신부의 개정안을 준수하는 매일을 분류하기 위한 전처리 단계, 그리고 사용자의 행동을 학습하여 보다 정확한 분류를 가능하게 지능형 에이젼트(intelligent agent)가 결합된 형태의 스팸 메일 필터링 시스템(spam mail filtering system)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 넣을 필요 없이 학습한 데이타를 가지고 자동적으로 스팸 메일을 분류할 수가 있는데, 특히 이메일의 특징 추출(feature extraction)을 이용하여 상대적으로 스팸/논스팸 판별에 비중이 큰 단어들에 대해 가중치를 부여함으로서 필터링의 성능향상을 도모하였다. 실험에서는 제안된 시스템의 최적의 성능 평가를 위해서 일반 나이브 베이지안 필터링시의 성능과 이메일 헤더정보, 특정 Tag들 그리고 하이퍼링크 부분에 가중치를 준 베이지안 필터링, 마지막으로 4가지를 결합한 상태의 필터링 성능을 각각 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 시스템이 나이브 베이지안 분류자를 이용한 시스템보다 정확도에서는 5.7% 저조한 성능을 보였으나, 재현율에서 33.3%, F-measure에서 31.2% 우수한 성능향상을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.64-71
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• 2006

전자우편은 인터넷을 이용하는 사용자들에게 중요한 커뮤니케이션의 역할을 담당하고 있다. 하지만, 원하지 않는 광고가 많은 스팸 메일, 악의를 가진 폭탄메일 등 대부분이 불필요한 자료들로 인해 전자우편이 가지는 본연의 의미와는 무색하게 사용되어지고 있다 본 논문에서는 이러한 불필요한 정보와 자료들을 최대한 방지하고 보다 깨끗한 환경에서 이용할 수 있는 전자우편을 만들기 위해 사용자 패턴을 이용한 지능형 전자우편 조정 관리 시스템에 대한 연구이다. 사용자가 전자우편을 이용하는 형태, 즉 수신된 전자우편에 대해 사용자의 행동 패턴에 대한 집중적인 분석으로 불필요한 정보와 필요한 정보를 자동으로 분류하여 스팸 메일을 빠르게 처리할 수 있도록 하였다.