• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.75-87
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• 2007

VoIP 서비스 품질이 개선되고 많은 문제점들이 극복되면서 이에 대한 사용자들의 관심이 높아지고 있다. VoIP는 인스턴트 메시징 서비스 등 사용자들의 편익을 위한 서비스를 제공하고 있지만 비용 및 보안 문제는 사용자들의 이러한 서비스 사용을 주저하게 만들고 있다. 본 논문은 이와 같은 문제 중 하나인 VoIP 스팸 문제를 다루고자 한다. 스팸 콜에서의 음성 메시지 신호 패턴을 고려하여 정상 콜과 Noise가 포함된 정상 콜, 스팸 콜 이 세 가지 음성 모델을 설계하고, 논문에서 제시하는 음성 신호 정보량 기반의 스팸 탐지 알고리즘에 적용해 보았다. 각 모델의 모델링 및 시뮬레이션은 DEVS-$Java^{TM}$를 이용하였다. 본 연구는 스팸 콜 음성 신호를 탐지하기 위한 방법을 제시하고 이를 모델링 및 시뮬레이션 방법론을 통해 검증하는 것에 기여점을 둘 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2595-2602
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• 2010

본 논문에서는 휴대전화로 오는 짧은 문자메시지의 스타일을 반영하여 스팸 문자메시지를 검출해내는 한국어 모바일 스팸필터링 시스템을 소개한다. 제안하는 시스템은 내용어 어휘들의 출현에만 기반을 두는 기존 방법과 달리 제안하는 스타일 정보를 추가적으로 활용하여 스팸성 단어가 포함된 일반 문자메시지가 스팸으로 잘못 분류되는 치명적인 오류를 효과적으로 줄인다. 또한 띄어쓰기 및 철자 오류교정을 거쳐 문자메시지를 정규화 함으로써 스팸 분류성능을 향상시킨다. 실제 한국어 문자메시지를 이용한 실험 결과를 통해 제안하는 시스템이 한국어 스팸 문자메시지 검출에 효과적임을 보인다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.17-20
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• 2005

In this work, we compared several feature selection methods in the field of spam mail filtering. The proposed fuzzy inference method outperforms information gain and chi squared test methods as a feature selection method in terms of error rate. In the case of junk mails, since the mail body has little text information, it provides insufficient hints to distinguish spam mails from legitimate ones. To address this problem, we follow hyperlinks contained in the email body, fetch contents of a remote web page, and extract hints from both original email body and fetched web pages. A two-phase approach is applied to filter spam mails in which definite hint is used first, and then less definite textual information is used. In our experiment, the proposed two-phase method achieved an improvement of recall by 32.4% on the average over the $1^{st}$ phase or the $2^{nd}$ phase only works.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.841-848
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• 2010

Conventional filters using email header and body information equally judge whether an incoming email is spam or not. However this is unrealistic in everyday life because each person has different criteria to judge what is spam or not. To resolve this problem, we consider user preference information as well as email category information derived from the email content. In this paper, we have developed a personalized anti-spam system using ontologies constructed from rules derived in a data mining process. The reason why traditional content-based filters are not applicable to the proposed experimental situation is described. In also, several experiments constructing classifiers to decide email category and comparing classification rule learners are performed. Especially, an ID3 decision tree algorithm improved the overall accuracy around 17% compared to a conventional SVM text miner on the decision of email category. Some discussions about the axioms generated from the experimental dataset are given too.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.32-37
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• 2009

Recently, electronic mail(E-mail) is the most popular communication manner in our society. In such conventional environments, spam increasingly congested in Internet. In this paper, Chinese spam could be effectively detected using text and image features. Using text features, keywords and reference templates in Chinese mails are automatically selected using genetic algorithm(GA). In addition, spam containing a promotion image is also filtered out by detecting the text characters in images. Some experimental results are given to show the effectiveness of our proposed method.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권8B호
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• pp.521-528
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• 2007

본 논문에서는 SIP 기반의 VoIP상에서 스팸 위협에 대해 분석하고 이를 차단하기 위해 UAS에서 inbound proxy 서버를 인증할 수 있는 발신자 인증 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 UAS로 들어오는 메시지가 inbound proxy를 통해 전송됐는지 여부를 검증하기 위해 inbound proxy 서버와 UAS 간 사전에 공유하고 있는 패스워드를 기반으로 HTTP Digest 인증을 적용하였다. 이는 SIP 표준의 큰 수정 없이 쉽게 적용이 가능하고 peer-to-peer로 발생되는 스팸을 효과적으로 차단할 수 있다. 본 논문에서는 상용 망에서 peer-to-peer로 스팸을 발송해보고 제안된 기법을 이용해 스팸이 차단되는 것을 검증하기 위해 오픈 소스를 이용해 구현해 보았다.

• 대한산업공학회지
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• 제43권3호
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• pp.192-202
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• 2017

This study develops a text spam filtering system for Facebook based on two variable categories: keywords learned from Instagram and meta-information of Facebook posts. Since there is no explicit labels for spam/ham posts, we utilize hash tags in Instagram to train classification models. In addition, the filtering accuracy is enhanced by considering meta-information of Facebook posts. To verify the proposed filtering system, we conduct an empirical experiment based on a total of 1,795,067 and 761,861 Facebook and Instagram documents, respectively. Employing random forest as a base classification algorithm, experimental result shows that the proposed filtering system yield 99% and 98% in terms of filtering accuracy and F1-measure, respectively. We expect that the proposed filtering scheme can be applied other web services suffering from massive spam posts but no explicit spam labels are available.

• 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.

• 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.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권2호
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• pp.259-266
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• 2006

스팸 메일의 양의 급증함에 따라, 다양한 스팸 메일 필터링 기법이 제시되고 있다. 이런 필터링 기법 가운데, 학습 기반 필터링 기법은 현재 가장 보편화된 필터링 기법 가운데 하나이다. 본고에서는 신경망과, 유전자알고리즘, 카이제곱통계를 이용한 학습 기반 필터링 기법을 제시한다. 제안된 필터링 기법은 기존 필터링 기법의 문제를 해결하고, 스팸 메일 필터링에 높은 정확도를 제공할 수 있다 제안된 필터링 기법은 스팸메일 필터링 정확도와 정상 메일 필터링 정확도에서 각각 95.25%와 95.31%의 높은 정확도를 보인다. 이런 실험 결과는 기존의 규칙 기반 필터링 기법과 베이지안 필터링 기법에 비해 각각 7%, 12% 이상 높은 수치이다.