• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.3
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• pp.693-700
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• 2016

Analyzing characteristics of spam text messages had limitations since spam datasets are typically difficult to obtain publicly and previous studies focused on spam email. Although existing studies, such as through the use of spam e-mail characterization and utilization of data mining techniques, there are limitations that influence is limited to high spam detection techniques using a single word character. In this paper, we reveal the characteristics of the spam SMS based on experiment and analysis from different perspectives and propose coward analysis based spam SMS detection scheme with a publicly disclosed spam SMS from the University of Singapore. With the extensive performance evaluations, we show false positive and false negative of the proposed method is less than 2%.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2014.10a
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• pp.95-99
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• 2014

본 논문에서는 최근 급속히 증가하여 사회적 이슈가 되고 있는 SMS 스팸 필터링을 위한 듀얼 SMS 스팸필터링 기법을 제안한다. 지속적으로 증가하고 새롭게 변형되는 SMS 문자 필터링을 위해서는 패턴 및 스팸 단어 사전을 통한 필터링은 많은 수작업을 요구하여 부적합하다. 그리하여 기계 학습을 이용한 자동화 시스템 구축이 요구되고 있으며, 효과적인 기계 학습을 위해서는 자질 선택과 자질의 가중치 책정 방법이 중요하다. 하지만 SMS 문자 특성상 문장들이 짧기 때문에 출현하는 자질의 수가 적어 분류의 어려움을 겪게 된다. 이 같은 문제를 개선하기 위하여 본 논문에서는 슬라이딩 윈도우 기반 N-gram 확장을 통해 자질을 확장하고, 확장된 자질로 그래프를 구축하여 얕은 구조적 특징을 표현한다. 학습 데이터에 출현한 N-gram 자질을 정점(Vertex)으로, 자질의 출현 빈도를 그래프의 간선(Edge)의 가중치로 설정하여 햄(HAM)과 스팸(SPAM) 그래프를 각각 구성한다. 이렇게 구성된 그래프를 바탕으로 노드의 중요도와 간선의 가중치를 활용하여 최종적인 자질의 가중치를 결정한다. 입력 문자가 도착하면 스팸과 햄의 그래프를 각각 이용하여 입력 문자의 2개의 자질 벡터(Vector)를 생성한다. 생성된 자질 벡터를 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 각 SVM 확률 값(Probability Score)을 얻어 스팸 여부를 결정한다. 3가지의 실험환경에서 바이그램 자질과 이진 가중치를 사용한 기본 시스템보다 F1-Score의 약 최대 2.7%, 최소 0.5%까지 향상되었으며, 결과적으로 평균 약 1.35%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.6
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• pp.801-806
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• 2015

The Short Message Service (SMS) is one of the most popular communication tools in the world. As the cost of SMS decreases, SMS spam has been growing largely. Even though there are many existing studies on SMS spam detection, researchers commonly have limitation collecting users' private SMS contents. They need to gather the information related to social network as well as personal SMS due to the intelligent spammers being aware of the social networks. Therefore, this paper proposes the Social network Building Scheme for SMS spam detection (SBSS) algorithm that builds synthetic social network dataset realistically, without the collection of private information. Also, we analyze and categorize the attack types of SMS spam to build more complete and realistic social network dataset including SMS spam.

• 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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.4
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• pp.20-29
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• 2007

Although E-mail system is considered as a most important communication media, 'Spam' is flooding the Internet with many copies of the same message, in an attempt to force the message on people who would not otherwise choose to receive it. Most spam is commercial advertising, often for dubious products, get-rich-quick schemes, or quasi-legal services. Therefore advanced anti-spam techniques are required to basically reduce its transmission volume on sender mail server or MTA, etc. In this study, we propose a new sender authentication model with encryption function based on modified DomainKey with SMS for Spam mail protection. From the SMS message, we can get secret information used for verification of its real sender on e-mail message. And by distributing this secret information with SMS like out-of-band channel, we can also combine proposed modules with existing PGP scheme for secure e-mail generation and authentication steps. Proposed scheme provide enhanced authentication function and security on Spam mail protection function because it is a 'dual mode' authentication mechanism.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.63-66
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• 2018

스팸 스미싱 SMS의 차단을 위하여 지금까지 다양한 차단기법이 개발되어 사용되고 있다. 그 중에서도 대부분을 차지하는 방법들이 기계학습을 통한 내용 기반의 차단과 사용자의 스팸신고를 통한 송신자 차단 방법이다. 그러나 이러한 방법들은 공통적으로 스팸 스미싱을 식별하기 위해 학습 데이터가 필요하다는 문제점을 갖고 있기 때문에, 신종 스팸 공격들은 차단이 불가능하여 차단율의 한계를 보인다. 본 논문에서는 오늘날 사용되고 있는 스팸 스미싱 차단 기법들의 근본적인 문제점들을 규명하고, 이를 해결할 수 있는 스팸차단 기법 중 하나인 송신자 자가인증 기법을 소개한다. 그리고 송신자 자가인증 기법을 적용한 안드로이드애플리케이션의 구현 및 동작과정을 설명한다.

• 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.

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

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.24 no.4
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• pp.645-653
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• 2014

The purpose of this study is to provide low-cost and highly effective methods for customers to pick out SMS(Short Message Service) messages sent by financial institutions among SPAM messages and Smishing, which have rapidly spread recently and have caused critical issues. Above all, the study aims to list problems and limitations of the past efforts and measures to block SPAM messages and provide one method to overcome those limitations. Also, the study aims to verify the effectiveness of the method by implementation of them and conducting surveys of a broad range of customers.

• Journal of Information Management
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• v.38 no.4
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• pp.48-67
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• 2007

The economic burden which our society has to take exceeds the benefit that it becomes by the free circulation of information. Problems such as inconvenience or inequality between people can also occur since the regulation task of spam e-mail or SMS is imposed on two organs; the Department of Information and Communication and Free Trade Commission. The dualization of regulation separates related laws, which makes exception according to the $\ulcorner$Law on Information Communication Usage and Information Protection$\lrcorner$ or poses double regulation toward the same case. The spam prevention activity at free hands of information communication network provider such as portal site or mobile communication has many limitations along with comparison and analysis of spam regulations abroad. Therefore, examinations on legal obligation such as service restriction, identification and technical measure to spam prevention is needed. This study focuses on making the scope of spam regulation clear by considering the domestic related laws and the general environment of industry, on enacting law which regulates spam including advertisement and on deducting essential facts in enacting or modifying related laws and thus, deducting the form and contents of spam regulation law which is most decent in our domestic environment.