• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.564-567
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• 2021

스미싱은 SMS 문자를 통해 피해자를 현혹시켜 개인정보나 금전 등을 갈취하는 범죄이다. 발전하는 스미싱 범죄 수법에 대응하기 위해선 새로운 스미싱 범죄 사례에서 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 기존 시스템에 통합하여 빠르게 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 빠른 스미싱 대응을 위해 전처리를 하지 않은 SMS 문자 텍스트에서 지식베이스를 자동으로 추출하고 저장하는 자동 지식베이스 추출 모듈을 제안하며, 추출 시스템 지식베이스를 바탕으로 입력된 SMS가 스미싱인지 판별하는 스미싱 SMS 탐지 모듈을 통합한 자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지 시스템을 제시한다. 제시된 스미싱 SMS 탐지 모델은 UCI SMS Spam Collection Dataset을 기준으로 90.9 (F1 score)의 성능을 보여주었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권11호
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• pp.2849-2865
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• 2012

In order to block mobile junk messages automatically, many studies on spam filters have applied machine learning algorithms. Most previous research focused only on the accuracy rate of spam filters from the view point of the algorithm used, not on individual user's preferences. In terms of individual taste, the spam filters implemented on a mobile device have the advantage over spam filters on a network node, because it deals with only incoming messages on the users' phone and generates no additional traffic during the filtering process. However, a spam filter on a mobile phone has to consider the consumption of resources, because energy, memory and computing ability are limited. Moreover, as time passes an increasing number of feature words are likely to exhaust mobile resources. In this paper we propose a spam filter model distributed between a users' computer and smart phone. We expect the model to follow personal decision boundaries and use the uniform resources of smart phones. An authorized user's computer takes on the more complex and time consuming jobs, such as feature selection and training, while the smart phone performs only the minimum amount of work for filtering and utilizes the results of the information calculated on the desktop. Our experiments show that the accuracy of our method is more than 95% with Na$\ddot{i}$ve Bayes and Support Vector Machine, and our model that uses uniform memory does not affect other applications that run on the smart phone.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권3호
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• pp.129-134
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• 2015

역 사회공학 기반 스팸공격은 공격자가 직접적인 공격을 수행하는 것이 아니라 피해자가 문제 있는 사이트 주소, 문자, 이메일 수신 및 친구 수락 등을 통해 유도하기 때문에 온라인 소셜 네트워크에서 활성화되기 쉽다. 스팸 탐지 관련 기존 연구들은 소셜 네트워크 특성을 반영하지 않은 채, 관리자의 수동적인 판단 및 라벨링을 바탕으로 스팸을 정상 데이터와 구분하는 단계에 머물러있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 데이터 중 하나인 Twitter spam데이터 셋을 실제로 분석하고 소셜 네트워크에서 다양한 속성들을 반영하여 정상 (ham)과 비정상 (spam)을 구분할 수 있는 탐지 메트릭을 제안한다. 또한, 관리자의 관여 없이도 실시간 및 점진적으로 스팸의 특성을 학습하여 새로운 스팸에 대해서도 탐지할 수 있는 비지도 학습 기법(unsupervised scheme)을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 90% 이상의 정확도로 정상과 스팸을 구별했고 실시간 및 점진적 학습 결과도 정확함을 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2008년도 제20회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1393-1399
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• 2019

인터넷의 급속한 성장으로 데이터의 송수신의 편리성과 비용이 들지 않는다는 장점 때문에 매일 수백만 건의 무차별적인 광고성 스팸 문자와 메일이 발송되고 있다. 아직은 스팸 단어나 스팸 번호를 차단하는 방법을 주로 사용하지만, 기계 학습이 떠오름에 따라 스팸을 필터링하는 방법에 대해 다양한 방식으로 활발히 연구되고 있다. 그러나 스팸에서만 등장하는 단어나 패턴은 스팸 필터링 시스템에 의해 걸러지지 않기 위해 지속적으로 변화하고 있기 때문에, 기존 기계 학습 메커니즘으로는 새로운 단어와 패턴을 감지, 적응할 수 없다. 최근 이러한 기존 기계 학습의 한계점을 극복하기 위해 기존의 지식을 활용하여 새로운 지식을 지속적으로 학습하도록 하는 Lifelong Learning(이하 LL)의 개념이 대두되었다. 본 논문에서는 문서 분류에 가장 많이 사용되는 나이브 베이즈와 Lifelong Machine Learning(이하 LLML)의 앙상블 기법을 이용한 스팸 메시지 필터링 방법을 제안한다. 우리는 기존 스팸 필터링 시스템에 가장 많이 사용되는 나이브 베이즈와, LLML 모델 중 ELLA를 적용하여 LL의 성능을 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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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.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권1호
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• pp.57-64
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• 2017

문자 메시지는 휴대폰을 사용하는 사람들에게 중요한 의사소통의 방법 중 하나이다. 또한 친구맺기 방식이 필요 없이 사용이 가능하기 때문에 이를 악용한 불법 광고 스팸메시지가 기승을 부리고 있다. 최근 스팸 필터링을 위해 기계 학습을 이용한 시스템들이 등장 하였지만 많은 계산을 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검색할 쿼리를 입력할 때 부정확한 쿼리를 입력하더라도 저장된 데이터베이스와 비교하여 가장 비슷한 단어를 차수 개념을 적용하여 유추하는 집합 기반 POI(Point of Interest) 검색 알고리즘을 이용하여 스팸 필터링 시스템을 구현하였다. 이 알고리즘을 적용하면 서버 컴퓨팅 없이 문자의 조합만을 이용해 쿼리를 유추할 수 있기 때문에 스팸 필터링에 적용하여 입력된 문자메시지가 교묘하게 변형되더라도 스팸이라고 필터링이 가능하다. 또한 문장 유사도 측정 기법을 활용하여 스팸 필터링 성능을 향상시켰으며, 스팸 필터링에 취약한 특정 유형도 걸러내기 위해 특정 전처리 과정을 지원함으로써 대부분의 스팸메세지를 필터링 가능하도록 하였다. 기존 집합기반 POI 검색 알고리즘과 이를 확장 시킨 문장 유사도 측정 기법, 특정 전처리 과정을 추가한 시스템으로 필터링 시스템의 성능평가를 진행하였다. 그 결과 본 논문에서 구현한 시스템이 기존 집합기반 POI 알고리즘과 비교하여 향상된 스팸 필터링 성능을 보여주는 것을 확인하였다. 또한 이동통신사 3사에서 필터링에 취약한 유형이 본 논문에서 구현한 시스템으로 높은 성능으로 필터링이 가능하다는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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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.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1397-1409
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• 2017

For text categorization task, distinctive text features selection is important due to feature space high dimensionality. It is important to decrease the feature space dimension to decrease processing time and increase accuracy. In the current study, for text categorization task, we introduce a novel statistical feature selection approach. This approach measures the term distribution in all collection documents, the term distribution in a certain category and the term distribution in a certain class relative to other classes. The proposed method results show its superiority over the traditional feature selection methods.