• 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.

• 산업융합연구
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• 제19권6호
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• pp.37-47
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• 2021

오늘날 이메일(E-mail), 스마트폰, SNS 등의 다양한 정보통신 매체는 정보공유 및 의사소통을 위한 필수품이다. 하지만 불법으로 수집한 개인정보와 보안에 취약한 기기를 활용하여 대량으로 불법 스팸을 보내거나, 사기에 이용하기 위한 악의적인 공격에 이용되고 있다. 불법스팸과 스미싱, 사기 메일(SCAM) 등은 기업과 사용자들에게 정신적 피로감 등의 사회적 비용뿐만 아니라 IT인프라 자원의 불필요한 소모와 경제적 손실 등 직간접적으로 많은 피해를 주고 있다. 스팸 관련 법제도가 마련되어 있지만 교묘히 회피하여 여전히 기승을 부리고 있고 피해자가 지속적으로 발생하고 있어 문제점이 없는지 검토가 필요하다. 불법스팸을 차단하고 이로 인한 사기 피해를 예방하기 위해 관련 제도를 개선하는데 기여하는 학술적 연구가 필요한 상황이다. 본 연구는 국내외 법제도와 스팸 관련 대응 활동과 문제점을 도출하고 정책적 개선 방안을 제안하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권6호
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• pp.123-139
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• 2011

웹 스팸은 중요하지 않은 웹 페이지들의 중요도를 승격시키기 때문에 웹 검색 결과의 품질에 중대한 영향을 준다. 따라서 웹 검색 엔진은 웹 스팸을 제거할 필요가 있다. 웹 스팸 필터링은 스팸 페이지들, 즉 웹 스팸에 기여하는 웹 페이지들을 식별하는 것이며, 잘 알려진 웹 스팸 필터링 알고리즘으로는 Trust Rank, Anti-Trust Rank, Spam Mass, 그리고 Link Farm Spam이 있다. 이러한 알고리즘들의 결과 품질은 입력 시드(input seed)에 따라 달라진다. 따라서 입력 시드를 정제(refinement) 함으로써, 웹 스팸 필터링의 품질을 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 잘 알려진 네 가지 알고리즘에 대한 시드를 정제하는 기술을 제안한다. 다음으로, 이러한 기술을 원(original) 알고리즘에 각각 적용하는 방법으로 알고리즘을 수정한다. 이를 수정된 웹 스팸 필터링 알고리즘이라고 부른다. 본 논문에서는 또한, 웹 스팸 필터링을 좀 더 향상시키기 위한 전략을 제안한다. 이 전략에서는 수정된 알고리즘들을 수행 순서상의 적절한 위치에 배치함으로써 알고리즘들의 상호간 지원을 통해 전체적으로 성능을 향상시키는 가능성을 고려한다. 마지막으로, 실험에서는 시드 정제의 효과를 보인다. 이를 위해, 먼저, 수정된 알고리즘의 웹 스팸 필터링 품질이 원 알고리즘의 품질보다 더 우수함을 보인다. 다음으로, 웹 스팸 필터링 알고리즘들이 수행되는 순서의 조합 중 가장 성능이 우수한 조합이 가장 뛰어난 잘 알려진 알고리즘과 비교하여 정확도(precision)를 유지하면서 파라미터의 전형적인 값 범위 내에서 재현율(recall)은 최대 1.38배까지 높게 향상됨을 보인다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권1호
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• pp.137-146
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• 2005

인터넷을 이용한 이메일은 이제 소수의 통신 수단이 아닌 일반인이 널리 사용하는 기본적인 통신 수단으로 자리잡고 있으며, 이에 따른 스팸메일의 피해 규모도 날로 커지고 있다. 현재 다양한 방법의 스팸메일 차단 방법이 제안되고 수행되고 있으나 다양해지는 스팸메일에 대응하기에는 역부족이다. 이 논문에서 제시한 스팸메일 차단 방은은 수집, 빈도분석과 차단의 3단계로 구성되며, 수집되는 스팸메일을 이용하여 다양한 스팸메일에 대응할 수 있으며, 변화하는 스팸메일의 형태에 대해서도 대응할 수 있는 구조를 가지고 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권6호
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• pp.733-740
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• 2006

스팸의 피해가 이메일 서비스를 넘어 인터넷 전반에 걸쳐 급증하는 현재 인터넷은 익명성을 악용하여 해당 커뮤니티의 공동 관심사와는 무관한 메시지들, 즉 상업적 광고, 상호비방, 종교 홍보 등의 스팸 메시지들을 게재하면서 심각한 사회적 문제를 일으키고 있다. 본고에서는 인터넷 커뮤니티 상의 스팸 메시지를 해결하고자 기존의 스팸 메일 차단에 이용되고 있는 베이지안 접근법을 적용한 인터넷 커뮤니티 상의 스팸 메시지 차단 방법을 소개한다. 나아가 인터넷 커뮤니티 상에서의 스팸 메시지 필터링의 효과를 증대시키기 위한 방편으로 스팸 메시지를 다양한 소분류로 세분화가 가능토록 구성했다 이는 인터넷 커뮤니티의 다양한 이용자의 요구를 충족시키기 위한 방안이다. 구현된 베이지안 필터링 기법은 현재 운영되고 있는 사이트들을 대상으로 정확도를 측정하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권10호
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• pp.99-107
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• 2008

본 논문에서는 SIP 기반의 VoIP상에서 스팸 공격의 위협에 대해 분석하고 이와 같은 공격을 확인 할 수 있는 Spamtester를 구현하였다. VoIP에서 스팸 공격은 여러 유형들이 존재하지만 구체적인 공격 과정과 위협 결과를 확인 할 수 있는 정보가 부족하다. 특히 정상적인 경로를 통한 스팸 공격 외에 비정상적인 경로를 통한 스팸 공격은 구체적인 정보가 부족하여 발신자 추적은 물론 법적 제재를 가하기 어렵다. 따라서 VoIP에서 실제로 스팸 공격이 가능한 유형들과 공격 과정을 확인할 필요가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 스팸 공격들 중 비정상적인 스팸 공격을 분석하고 공격 과정을 설계하였다. 또한 Spamtester를 통해서 스팸을 발송함으로써 구체적인 스팸 공격 과정을 확인할 수 있다. 이는 VoIP에서 스팸 위협을 확인하고 그 스팸 대응 방안을 찾는데 유용할 것이다.

• 전기전자학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.49-54
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• 2006

최근 전자 우편은 IT 사회의 중요한 의사소통의 수단이 되고 있다. 그러나 스팸 메일의 증가로 인해 다양한 사회 문제가 발생되고 증가하는 추세이다. 스팸 메일을 차단하기 위해 정부와 민간 단체에서 많은 연구와 개발을 하고 있으나 다양한 스팸 메일의 증가로 인해 많은 비용과 시스템의 복잡성이 요구되어 지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Fit-FA Finder를 이용한 SMBC(Spam Mail Blocking Center)를 설계 하였다. Fit-FA Finder는 스팸 메일의 유형에 따라 필터링 데이터베이스에서 적절한 알고리즘을 적용 시키는 시스템으로서 필터의 적용 순서에 따라 스팸 메일 오인율(False-Positive Error)이 달라져 시스템 처리 신뢰도에 큰 영향을 준다. 본 논문에서 제안한 Fit-FA Finder를 이용한 SMBC 플랫폼은 불필요한 필터링 처리 과정을 줄임으로써 시스템의 부하를 줄 일수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권8호
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• pp.3005-3027
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• 2015

Spam has become one of the top threats of micro-blogging networks as the representations of rumor spreading, advertisement abusing and malware distribution. With the increasing popularity of micro-blogging, the problems will exacerbate. Prior detection tools are either designed for specific types of spams or not robust enough. Spammers may escape easily from being detected by adjusting their behaviors. In this paper, we present a novel model to quantitatively evaluate information diffusion in micro-blogging networks. Under this model, we found that spam posts differ wildly from the non-spam ones. First, the propagations of non-spam posts mostly result from their followers, but those of spam posts are mainly from strangers. Second, the non-spam posts relatively last longer than the spam posts. Besides, the non-spam posts always get their first reposts/comments much sooner than the spam posts. With the features defined in our model, we propose an RBF-based approach to detect spams. Different from the previous works, in which the features are extracted from individual profiles or contents, the diffusion features are not determined by any single user but the crowd. Thus, our method is more robust because any single user's behavior changes will not affect the effectiveness. Besides, although the spams vary in types and forms, they're propagated in the same way, so our method is effective for all types of spams. With the real data crawled from the leading micro-blogging services of China, we are able to evaluate the effectiveness of our model. The experiment results show that our model can achieve high accuracy both in precision and recall.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.135-136
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• 2011

The more VoIP service is widely used, the more VoIP spam becomes threatened. Both VoIP spam violates the user's privacy and VoIP spam can cause money trouble. Therefore, it is important to reduce the VoIP spam but it is not easy to adopt some useful techniques to counter e-mail spam due to VoIP characteristics. We propose a technique using VoIP-RBL for countering SIP-based VoIP spam.

• 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.