• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.604-625
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• 2018

Nowadays, SMS spam has been overflowing in many countries. In fact, the standards of filtering SMS spam are different from country to country. However, the current technologies and researches about SMS spam filtering all focus on dividing SMS message into two classes: legitimate and illegitimate. It does not conform to the actual situation and need. Furthermore, they are facing several difficulties, such as: (1) High quality and large-scale SMS spam corpus is very scarce, fine categorized SMS spam corpus is even none at all. This seriously handicaps the researchers' studies. (2) The limited length of SMS messages lead to lack of enough features. These factors seriously degrade the performance of the traditional classifiers (such as SVM, K-NN, and Bayes). In this paper, we present a new fine categorized SMS spam corpus which is unique and the largest one as far as we know. In addition, we propose a classifier, which is based on the probability topic model. The classifier can alleviate feature sparse problem in the task of SMS spam filtering. Moreover, we compare the approach with three typical classifiers on the new SMS spam corpus. The experimental results show that the proposed approach is more effective for the task of SMS spam filtering.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권6호
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• pp.801-806
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• 2015

SMS는 현대 통신 수단 중 가장 많이 사용되고 있는 방법 중 하나로서, 그 사용 비용이 저렴해짐에 따라 SMS에서의 스팸도 함께 증가하였다. SMS 스팸을 탐지하는 연구들은 부득이하게 사용자의 발신번호, 수신번호 및 SMS내용 등의 즉 개인정보를 필요로 하게 된다는 점에서 데이터 수집 측면에서 큰 한계를 가지고 있다. 더욱이, 소셜 네트워크가 활성화됨에 따라 SMS 스팸들은 더욱 지능화되고 있으며 결과, SMS 스팸 탐지 기법 연구 수행시 해당 SMS관련 개인정보는 물론 사용자의 소셜 네트워크 관련 정보까지 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 SMS 스팸을 탐지하기 위해 필요한 소셜 네트워크 데이터 셋을 사생활 침해 문제 없이 실제와 유사하게 재구성해주는 SBSS(Social network Building Scheme for SMS spam detection) 기법을 제안한다. 또한, 현재 존재하는 SMS 스팸의 공격 유형을 처음으로 구체화하고 분류하여 이를 반영했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.693-700
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• 2016

스팸 데이터 셋은 통상적으로 공개적으로 구하기 어렵고 기존 연구들은 대부분 스팸 이메일에 초점이 맞춰져 왔기 때문에 스팸 문자 메시지 자체 특성을 분석하는데 한계가 있었다. 스팸 이메일 특성 분석 활용 및 데이터 마이닝 기법 등의 활용을 통한 기존 연구들이 있었지만, 영향력이 높은 단일 단어를 활용한 스팸 문자 탐지 기법에 한정되어 있다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 싱가폴 대학교에서 공개적으로 공개한 스팸 문자메시지를 다 각도에서 실험 및 분석하여 스팸 문자의 특성을 밝히고 동시출현 단어분석 기반의 스팸 문자 탐지 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 거짓 양성과 거짓 음성이 2%미만임을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.20-29
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• 2007

전자우편은 인터넷을 이용하는 사용자들에게 중요한 커뮤니케이션의 역할을 담당하고 있다. 하지만, 원하지 않는 광고 정보를 포함한 스팸 메일, 악성코드 형태를 포함한 바이러스 메일 등 대부분이 불필요한 자료들로 인해 전자우편이 가지는 본연의 의미와는 무색하게 사용되고 있어 근본적인 측면에서 스팸 메일의 발송을 방지할 수 있는 방안에 대한 연구가 시급하다. 본 연구에서 전자우편 발송자는 SMS(Short Message Service) 방식으로 별도의 비밀 정보를 전달받고 이를 통해 Domainkey 방식에서 사용하는 개인키/공개키 쌍을 생성하도록 하였으며 기존의 PGP 방식과도 접목하여 전자우편 송신자에 대한 인증 및 메시지에 대한 암복호화 기능을 수행하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 메일 발송 과정에서 발신자에 대한 인증 과정을 수행하므로 스팸 메일의 발송을 방지할 수 있는 기법이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권7호
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• pp.271-276
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• 2014

휴대폰에서 문자 메시지 전송 기능은 현대인들에게 매우 편리한 새로운 형태의 의사소통 방식이다. 반면에 문자 메시지 기능을 악용한 광고성 문자들이 너무 많이 쏟아져서 휴대폰 사용자들은 스팸 문자 공해에 시달리는 심각한 부작용을 낳게 되었다. 광고성 문자를 발송하는 사람들은 문자 메시지가 자동으로 차단되는 것을 회피하기 위해 한글 문장을 다양한 형태로 변형하거나 왜곡시키고 있으며, 이러한 문자 메시지를 자동으로 차단하기 위해서는 변형되거나 왜곡된 문장들을 정상적인 한글 문장으로 정규화하는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 변형되거나 왜곡된 광고성 문자 메시지를 정상적인 문장으로 정규화하고 정규화된 문장으로부터 자동 띄어쓰기 및 복합명사 분해 과정을 거쳐 키워드를 추출하기 위한 방법을 제안하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.645-653
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• 2014

본 논문은 최근 휴대전화 사용 급증에 따라 계속 이슈가 되고 있는 스팸 문자 및 스미싱(Smishing)과 관련해서 금융기관에서 고객들에게 발송되는 SMS(Short Message Service)문자의 진위여부를 저비용, 고효율 측면에서 효율적으로 식별할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 먼저 본 논문에서는 스팸문자를 차단하기 위한 기존의 노력 및 대책에 대한 문제점 및 한계를 언급하고 그 한계를 효과적으로 극복할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 제시된 개선방법에 대해 다양한 계층의 고객들에 대한 설문조사와 직접 구현 및 적용을 통해 그 효과성을 증명하려고 한다.

• 정보관리연구
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• 제38권4호
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• pp.48-67
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• 2007

스팸으로 인하여 우리 사회가 지출해야 하는 경제적 부담은 정보의 자유로운 유통으로 누릴 수 있는 이익을 상회한다고 볼 수 있다. 그리고 현재 이메일, 휴대폰 SMS 등을 통한 영리목적의 광고성 정보전송 행위에 대한 규제가 정보통신부와 공정위원회로 이원화되어 있으므로 $\ulcorner$정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률$\lrcorner$상 스팸규정에서 일부 공정위 소관법률 적용대상자를 예외로 하거나 동일의무에 대해 중복규제하는 등 법률의 분리로 인한 국민 불편 및 형평성 문제가 발생하고 있다. 이에 스팸규제와 관련된 국외의 환경 및 동향 등에 대한 비교 분석과 함께 포털사이트나 이동통신 등 정보통신망제공 사업자의 자율재량에 맡긴 스팸방지활동은 한계가 있기 때문에 동 사업자의 스팸 방지에 대한 기술적 조치 및 서비스제한, 신원확인 등 법적 의무화에 대한 검토가 필요하기에 본 연구는 국내 최적의 광고성 정보 규제법규의 형식 및 내용을 도출하기 위하여 국내 타 관련 법률 및 산업 환경 전반을 고려하여 스팸규제 범위를 명확히 하고, 스팸 행위뿐만 아니라 영리목적의 광고행위 전반을 포괄하는 법률 제정방안 수립하며, 기타 현 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률 개정 또는 광고성 정보전송 규제 단일법 제정시 필요사항을 도출함을 목적으로 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.24-29
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• 2018

딥러닝에서 자연어 처리를 위한 텍스트 분석 기법은 워드 임베딩을 통해 단어를 벡터 형태로 표현한다. 본 논문에서는 워드 임베딩 기법과 딥러닝 기법을 이용하여 SMS 문자 메시지를 문서 벡터로 구성하고 이를 스팸 문자 메시지와 정상적인 문자 메시지로 분류하는 방법을 제안하였다. 유사한 문맥을 가진 단어들은 벡터 공간에서 인접한 벡터 공간에 표현되도록 하기 위해 전처리 과정으로 자동 띄어쓰기를 적용하고 스팸 문자 메시지로 차단되는 것을 피하기 위한 목적으로 음절의 자모를 특수기호로 왜곡하여 맞춤법이 파괴된 상태로 단어 벡터와 문장 벡터를 생성하였다. 또한 문장 벡터 생성 시 CBOW와 skip gram이라는 두 가지 워드 임베딩 알고리즘을 적용하여 문장 벡터를 표현하였으며, 딥러닝을 이용한 스팸 문자 메시지 필터링의 성능 평가를 위해 SVM Light와 정확도를 비교 측정하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권5호
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• pp.815-822
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• 2015

최근 스미싱 피해가 늘어남에 따라 스팸 메시지 처리를 위한 애플리케이션이 잇달아 출시되고 있다. 그러나 자음과 모음을 분리하는 등 교묘하게 내용이 조작된 스팸 메시지는 필터링하지 못 하는 경우가 대부분이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 문자 메시지 내 스팸 문자열을 검사하는 애플리케이션인 안티스팸을 구현하였다. 안티스팸은 집합 기반 POI 검색 알고리즘을 활용하여, 전송된 문자 메시지내에 스팸 문자열이 있는지 검색한 후, 검색 결과에 따라 스팸 여부를 추정한다. 또한 스팸 필터링을 피하기 위해 교묘히 위장된 스팸 메시지도 걸러준다. 사용자는 메시지를 받으면 스팸 판단 결과와 메시지 내용을 확인하고 메시지 처리방식을 선택할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권9B호
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• pp.908-913
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• 2009

휴대 전화는 이제 우리의 일상생활에서 없어서는 안 될 중요한 가전 기기로 자리 잡았다. 이러는 와중에 휴대폰에서 사용하는 문자 메시지 사용량 역시 꾸준하게 증가하여 현재는 음성 통화 이용량의 1.5배에서 2배에 이르고 있다. 문자 메시지의 사용량이 증가함에 따라 스팸 문자 메시지도 따라서 증가하였는데 기존의 모바일 기기에서의 스팸 필터링 방식은 단순 문자열 비교나 특정 번호 차단과 같은 아주 기초적인 수준으로 스팸 메시지를 필터링하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 시소러스(thesaurus) 사전을 이용하여 좀 더 강력하고 적응적인 스팸 필터링 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 샘플 문자 메시지로부터 전처리 기를 이용하여 문자 메시지 속에 담겨 있는 단어를 추출 한 후, 추출된 단어를 시소러스 사전을 이용하여 해당 의미가 가지는 대표 단어로 변경하였다. 변경된 단어들에서 카이 제곱 통계량을 계산하여 그 값이 높은 단어들을 특징 단어로 선정하였고 선정된 특징 단어들을 가지고 SVM 분류기로 학습을 진행하였다. 그 후 학습된 분류기를 이용하여 테스트 문자 메시지의 스팸 여부를 분류하였으며 평균 92%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 PC에서 구현되어 있으며 실험을 통하여 그 성능을 확인하였다.