• 한국산학기술학회:학술대회논문집
• /
• 한국산학기술학회 2003년도 Proceeding
• /
• pp.28-34
• /
• 2003

Deleting unsolicited email, popularly known as spam mail, is an annoying task for Internet users. Moreover, spam mail causes a variety of social problems. At present, legal restrictions cannot eradicate spam senders. As a result many technical methods to eliminate spam mail such as spam filtering and online stamps have been introduced. However, the process of blocking spam mail can inadvertently result in suspension of indispensable or beneficial communication. In this paper, we propose a certificate and agent based emailing architecture that can block spam mail, while at the same time approve certified mail. This architecture can be accelerated by synergistic utilization of digital signature and electronic document interchange.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제5권1호
• /
• pp.83-89
• /
• 2017

In this paper, we propose an extended method of one-hot Long Short-Term Memory (LSTM) and evaluate the performance on spam filtering task. Most of traditional methods proposed for spam filtering task use word occurrences to represent spam or non-spam messages and all syntactic and semantic information are ignored. Major issue appears when both spam and non-spam messages share many common words and noise words. Therefore, it becomes challenging to the system to filter correct labels between spam and non-spam. Unlike previous studies on information filtering task, instead of using only word occurrence and word context as in probabilistic models, we apply a neural network-based approach to train the system filter for a better performance. In addition to one-hot representation, using term weight with attention mechanism allows classifier to focus on potential words which most likely appear in spam and non-spam collection. As a result, we obtained some improvement over the performances of the previous methods. We find out using region embedding and pooling features on the top of LSTM along with attention mechanism allows system to explore a better document representation for filtering task in general.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.79-85
• /
• 2020

오늘날 스마트폰에서 스팸 문자를 차단하기 위해 문자 내용과 스팸 키워드의 단순 문자열 비교 또는 스팸 전화번호를 차단하는 방식을 사용하고 있다. 이에 따라 스팸 문자가 자동으로 차단되는 것을 방지하기 위해 점차 변화된 방식으로 스팸 문자를 전송한다. 특히 스팸 키워드에 포함되는 단어의 경우 단순 문자열 비교로 검색되지 않도록 특수문자, 한자, 띄어쓰기 등을 이용하여 비정상적인 단어로 스팸 문자를 발송한다. 기존 스팸 필터링 방식의 경우 이러한 스팸 문자를 차단할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 새로운 기술이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 스팸 문자에서 자주 사용되는 신조어를 검출하여 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 지식 그래프 기반의 신조어 감지 매커니즘을 제안한다. 또한 기본 Naive Bayes에 감지한 신조어를 적용하여 제안한 방법의 성능 실험 결과를 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제12권10호
• /
• pp.1808-1814
• /
• 2008

본 논문에서는 스팸 차단을 위해서 사용되고 있는 RBL의 기능에 더하여, 최근 유행하는 스팸 형태에 효과적으로 대응할 수 있는 방법으로 메일원문에 포함된 URL을 추출하여 RBL에 적용하여 확장할 수 있는 방법을 제안한다. 최근 스팸메일발송에 많이 사용되고 있는 봇넷은 이메일 스팸에서 메일 발송 주소분포로 해결할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 일반적으로 이러한 스팸 메일은 각 개인의 감염된 좀비 PC에서 발송되므로, 발송 주소 자체가 RBL에서 사용하기에 효율성이 떨어지고 무의미 하다. 따라서 봇넷에 의해 발송되는 스팸메 일을 효과적으로 차단하기 위한 방법으로써, 스팸메일의 원문에 포함된 URL을 분석하고, 사용자를 유인하는 URL 사이트에 대한 분포자료를 바탕으로 효과적으로 차단률을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 봇넷에서의 스팸메일 발송 메커니즘과, 이러한 유형의 스팸메일을 판단하기 위하여 사용할 수 있는 방법을 제안하고 분석 가능한 스팸메 일의 수집을 위하여 이메일스팸 트랩 시스템을 구성하여 실험한다. 일정한 실험기간 동안 수신된 스팸메일의 분석을 통하여 스팸메일에 포함된 URL을 이용한 확장된 RBL기법이 스팸메일의 검출 분포를 높이는데 효과적임을 보여준다.은 요약문입니다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제18C권2호
• /
• pp.61-70
• /
• 2011

인터넷 환경의 빠른 발전과 함께 널리 사용되고 있는 인터넷 게시판이 기본적인 의사소통 수단으로 정착되고 있으나, 불특정 다수로부터 게시되는 스팸 메시지의 증가로 피해 규모가 날로 증가하고 있다. 현재 스팸 메일을 차단하기 위한 다양한 차단 방법들이 제안되고 있으나 게시판에 자동으로 등록되고 있는 스팸 메시지를 차단하는 방법에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문은 인터넷 게시판에 등록되는 스팸 메시지를 수집하여 메시지의 특성과 빈도를 분석하고 차단 규칙을 생성하여 차단하는 단계로 구성된 게시판 스팸 메시지 차단 방법을 제안하였다. 인터넷 게시판의 데이터베이스에 저장되는 모든 메시지를 대상으로 스팸 메시지를 수집하고, 수집한 스팸 메시지를 분석하여 스팸 메시지를 정의할 수 있는 정규화된 규칙을 생성한 후, 이 규칙을 이용하여 등록된 메시지에 대해 스팸 메시지를 검사하여 차단한다. 제안한 방법은 수집되는 스팸 메시지의 정보를 이용하여 다양한 유형의 스팸 메시지를 차단할 수 있으며, 변화하는 스팸 메시지의 형태에 대해서도 유연하게 대처할 수 있는 구조를 가지고 있다.

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

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

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제5권4호
• /
• pp.453-460
• /
• 2004

스팸메일은 최근 전 세계적으로 사회문제가 되고 있으며, 이에 대한 차단 솔루션에 대한 개발 제품이 출시되고 있다. 본 논문은 기존 스팸메일 방지 솔루션을 설치 형태에 따른 분류, 장단점 분석과 스팸의 판정 법에 따른 분류 고찰하였다. 이에 기존 스팸메일 솔루션의 문제점을 도출하고 현재 적용되지 않은 새로운 필터링 방법인 URL Prefetch 방식을 새롭게 제안하고 이에 따른 방법에 의한 실험을 통한 스팸메일 차단 상승효과를 도출하고, 또한 HTML 유형 방식에 의한 차단방법도 함께 제안한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제6권2호
• /
• pp.105-109
• /
• 2006

In this paper, we constructed a two-phase spam-mail filtering system based on the lexical and conceptual information. There are two kinds of information that can distinguish the spam mail from the ham (non-spam) mail. The definite information is the mail sender's information, URL, a certain spam keyword list, and the less definite information is the word list and concept codes extracted from the mail body. We first classified the spam mail by using the definite information, and then used the less definite information. We used the lexical information and concept codes contained in the email body for SVM learning in the 2nd phase. According to our results the ham misclassification rate was reduced if more lexical information was used as features, and the spam misclassification rate was reduced when the concept codes were included in features as well.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.25-34
• /
• 2003

Spam mail is one of the side effect of the development and improvement of the internet that restrains the privacy of the individual on line. However indiscriminate application of Spam mail blocking can also cause significant violation on freedom of doing business to the fluent commercial transactions on line. Therefore this research looks at the exact understanding of the concept of Spam mail and inquiry on Its issues. Also it looks at the case studies of its institutional solutions in USA and Europe as well as the advantage and disadvantage of the case studies on its technical solution. Finally, the research inquires into overall prevention of Spam mail, which considers both technical and institutional soiution. With this research, limitations of current Spam mail prevention system and technology are pointed out and more effective course of overall Spam mail prevention solution is studied.