• 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.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.261-265
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• 2008

ITSP(Internet Telephony Service Provider)를 이용한 VoIP 서비스의 사용자가 증가함에 따라 VoIP 스팸은 큰 문제로 대두되고 있다. 기존의 일반 전화 때부터 사용되던 스팸은 실시간적 음성 통신이라는 특성상 콘텐츠 필터링을 하기 어렵기 때문에 콜 행위 패턴 조사를 통해 스패머(Spammer)를 구분하고 있다. 그러나 잘못된 오판으로 인한 문제와 스팸으로 인식하는 임계값을 넘지 않는 한도의 스팸 전송, 그리고 여러 사용자가 하나의 번호를 공유하여 사용하는 경우에는 여전히 스팸의 위협이 남아 있다. 이에 본 논문에서는 튜링 테스트를 이용한 VoIP 스팸 방지를 제안한다. 제안된 방법은 송신자에게 튜링 테스트를 거치게 하고, 튜링 테스트를 통과한 사용자만 수신자와 연결이 되는 방식으로 동작한다. 또한 튜링 테스트를 통과한 정상적인 사용자에게는 티켓을 줌으로써 재발신시 거쳐야하는 튜링 테스트의 번거로움을 줄일 수 있다. 제안된 방법은 ASUS WL-500G 무선 공유기 및 Asterisk IP-PBX에서 구현되었고 실험을 통해 제안된 방법의 유효성을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권1호
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• pp.30-39
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• 2007

기존의 내용기반 스팸메일 분류는 전자메일이 이미지를 많이 가지고 있고 텍스트는 적게 가지고 있을 경우에는 내용을 분석하기 어려우므로 스팸메일을 분류하는 데 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 전자메일의 구조를 분석하는 링크구조분석 스팸메일 분류 알고리즘을 제안한다. 이것은 전자메일 안의 하이퍼링크의 개수와 하이퍼링크가 가리키는 웹 문서들이 다른 웹 문서에 의해 링크된 수를 측정하여 전자메일의 중요도를 계산한 후 의사결정트리를 학습하여 스팸메일과 정상메일을 분류한다. 또한 위의 링크구조분석 알고리즘과 하이퍼링크의 서버 주소만을 이용한 변형된 링크구조 분석 알고리즘, 그리고 SVM(support vector machine)을 이용한 내용기반 방법을 다수결 원칙으로 결합한 통합 스팸메일 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 링크구조분석 알고리즘은 기존의 내용기반 방법 보다 스팸메일 분류 정확도가 94.8%로 약간 향상되었으며 또한 통합 스팸메일 분류 시스템도 내용기반 방법과 비교하여 향상된 97.7%를 나타냈다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.61-68
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• 2008

본 논문에서는 스팸메일에 나타나는 스팸성 자질과 URL 자질의 공동 학습을 이용한 최대엔트로피모델 기반 스팸 필터 시스템을 제안한다. 스팸성 자질은 스패머들이 스팸메일에 인위적으로 넣는 강조 패턴이나 필터 시스템을 통과하기 위해 비정상적으로 변형시킨 단어들을 말한다. 스팸성 자질 외에 반복적으로 나타나는 URL과 비정상적인 URL도 자질로 사용하였다. 메일에 나타난 정상적인 URL과 필터 시스템을 피하기 위해 변형된 비정상적인 URL들이 스팸 메일을 걸러내는데 도움을 줄 수 있기 때문이다. 또한 스팸성 자질과 URL자질을 이용한 공동 학습을 하였다. 공동 학습은 학습 과정에서 두 자질을 독립적으로 이용한 비지도 학습 방법으로 정답을 모르는 문서를 이용할 수 있다는 장점을 갖는다. 실험을 통해 스팸성 자질과 URL을 이용함으로써 스팸 필터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였으며 두 자질 집합을 이용한 공동 학습이 필요한 학습 문서의 수를 감소시키면서, 정확도는 일괄 학습 정확도에 근접한다는 것을 확인하였다.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.160-166
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• 2007

사용자마다 임의의 메일에 대한 반응은 자신의 취향에 따라 다를 수 있다. 본 논문에서는 사용자 선호 온톨로지를 구축함으로서 스팸 메일을 줄이고자 한다. 사용자의 행동양식을 기술하는 온톨로지를 정의하기 위하여, 사용자들의 선호도 정보와 그들의 이메일에 대한 반응을 연구하기 위한 연관성 분류 마이닝 방법을 적용했다. 생성된 분류 규칙은 정형화된 온톨로지 언어로 표현된다. 사용자 선호 온톨로지는 어떤 메일이 느팸 또는 비스팸 인지를 의미있는 양식으로 설명할 수 있다. 또한 사용자들의 온톨로지에 대한 이해력 향상을 위해 논리합성에 기반한 새로운 규칙 최적화 절차를 제안하여 불필요한 규칙들을 제거한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.143-151
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• 2005

초고속 인터넷망의 확산에 따른 인터넷 이용과 전자상거래의 급격한 성장과 함께 저 비용 고 효율적 특성의 전자우편 광고가 마케팅 수단으로 각광을 받고 있다. 반면 스팸메일의 빠른 속도의 증가로 인하여 메일서비스업체와 메일사용자에게 정신적 경제적 피해를 주고 있는 것이 현실이다 이 논문에서는 대학을 중심으로 효율적인 스팸메일 차단을 위해 참여자-사용자, 관리자 그리고 ISP들이 상호 협력하는 계층적 스팸메일 차단정책을 설계하고 그 정책을 기반으로 스팸메일에 효율적으로 대응하는 스팸메일 제어모델을 제안한다. 또한 제안모델에 대한 분석평가를 통하여 모델의 효율성을 보인다.

• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.403-414
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• 2005

현재까지 개발된 스팸 메일 필터는 주로 베이지안 학습을 이용한 문서분류에 바탕을 두고 있지만, 정확률 향상의 한계라는 문제점과 더불어 일반 메일을 스팸 메일로 오분류하는 치명적인 오류를 극복하지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문은 카이제곱 통계량을 바탕으로 베이지안 필터의 false positive 에러를 해결하고. 더불어 정확률과 재현율 향상을 동시에기할 수 있는 스팸 메일 필터링 방법을 기술한다. 또한 본 논문에서 사용된 방법은 사용자의 배경 지식을 기계학습 단계에서 파라미터로 반영하여 시스템의 유연성을 높이고 나아가 개인화된 시스템으로 확장시킬 수 있다는 장점도 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.1501-1505
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• 2004

IP기반 초고속인터넷의 인증체계가 전송방식에 따라 인증ㆍ무인증 접속체계로 이원화되어 이용자의 적법성 확인, 네트워크의 접속 권환 및 자원 할당에 대한 이용자의 체계적인 인증정보의 관리가 미약했다. 또한 무인증 접속으로 시스템 및 네트워크의 부하 가중과 전송속도 저하로 이용자들의 욕구 충족이 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 인증-무인증 접속체계를 단일 인증시스템으로 통합하여 최적의 네트워크 환경을 구축할 수 있는 SPAM 서버를 이용한 인증 시스템 구축 방안을 제시하였다.