본 논문에서는 간단하고 빠른 스팸메일 차단 방법으로 등록된 전자우편만 받아 볼 수 있는 스팸메일 차단시스템을 제안하였다. 사용자는 등록된 전자우편만 수신할 수 있으며 등록되지 않은 전자우편이 수신되면 자동으로 발신자에게 비밀단어를 포함하여 전자우편을 회신하고 발신자가 한번만 비밀단어를 적어 회신하면 등록하는 알고리즘을 구현하였다. 제안한 방법은 정상전자우편 목록만을 관리하므로 간단하여 구현하기 쉽고, 오류율을 최소화 할 수 있으며 DB의 용량이 작은 장점이 있다. 그리고 인트라넷의 경우 전자우편 주소를 비교하기 전에 수신자도메인 네임 목록을 먼저 검색하여 스팸메일을 빠르게 처리하도록 하였다. 제안된 시스템은 리눅스 시스템에서 procmail, php, IMAP를 이용하여 구현하였으며 실험을 통하여 성능을 확인하였다.
본 논문은 지지벡터기계를 이용하여 스팸메일을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 이메일에 포함된 단어의 어휘 정보와 품사 태그 정보를 지지벡터기계의 자질로 사용한다. 우리는 카이제곱 통계량을 이용하여 자질을 선택한 후 각각의 자질을 TF, TF-IDF, 이진 가중치 등으로 표현하여 실험하였다. 카이제곱 통계량을 이용하여 선택된 자질들을 이용하여 SVM을 학습한 후, SVM분류기는 각각의 이메일의 스팸 여부를 결정한다. 실험 결과, 선택되어진 자질들이 성능향상을 가져왔으며, TREC05-p1 스팸 말뭉치에 대해 약 98.9%의 정확도를 얻었다.
전자우편(e-mail)은 매우 편리한 통신수단임에도 불구하고 무분별한 광고성 스팸메일(spam mail)의 침입과 타인의 메일을 가로채거나 변조가능성 등의 부작용 및 역기능으로 신뢰성에 문제가 되고 있다. 특히 기존의 스팸 방지 기술인 발송/수신 단계 스팸 방지 기술은 아직까지 스팸을 완벽하게 차단하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 스팸 방지 기술을 이용하여 1단계 차단을 거친 후 사용자 참여를 이용한 검증 시스템을 개발함으로써 스팸 차단 효율을 향상시키고자 한다.
전자우편(E-Mail)은 아주 편리한 통신수단이지만, 무분별한 광고성 스팸메일(Spam-Mail)의 침입과 무단으로 타인의 메일을 가로채거나 변조할 수 있기 때문에 메일의 신뢰성이 문제가 되고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 메일의 제목과 내용의 문자열을 분석하여 자동으로 스팸메일을 구분할 뿐만 아니라 보안도구인PGP(Pretty Good Privacy)를 이용하여 메일을 암호화하고 인증하여 근본적으로 스팸메일을차단하는 시스템을 개발한다.
최근 랜섬웨어, 스피어 피싱, APT공격 등 전자메일을 통한 다양한 수법의 사이버 위협이 커지고 있다. 이러한 공격의 특징은 과거 패턴기반탐지 등의 기술적 대책을 우회하기 때문에 개인의 보안인식 개선을 통한 관리적 대응이 중요하다는 점이다. 본 연구는 현장실험을 통해 이러한 스팸메일 공격에 취약한 임직원들의 인적요인을 연구하고 향후 개선방안을 수립하고자 하였다. 한 기업의 임직원을 대상으로 7차례에 걸쳐 훈련용 스팸메일을 발송하고 열람정보를 분석한 결과 훈련의 횟수와 수신자의 성별, 나이, 근무지 등의 인적요인이 열람율과 관계가 있음을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 훈련개선 방안을 도출하여, 향후 각 기관의 실효성 있는 모의훈련 수행과 인식개선을 통한 대응능력 향상에 도움이 되고자 한다.
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.
오늘날의 스팸 메일이 메일 서버와 네트워크 저장장치의 대부분을 차지함으로 인해 네트워크 부하와 같은 부정적인 문제가 발생하고 있으며 사용자 입장에서는 스팸을 삭제하기 위한 시간과 자원 소모 같은 문제를 가지고 있다. 자동 스팸 메일 필터링은 문제 해결위한 필수적인 요소로 부각 되었다. 대표적인 방법은 나이브 베이지안 방법과 달리 PCA를 통하여 많은 차원을 가지는 스팸 테이터 집합을 몇 개의 주축으로 차원을 축소 시켜 연차 처리의 부담을 줄이고 특정 집으로 분류를 위한 로지스틱 회귀 분석 방법을 사용하여 스팸 필터링을 하였다. 이를 통하여 속도와 성능 두가지의 성과를 얻을 수 있었다.
인터넷의 활용도가 높아짐에 따라, 스팸메일이 전체 메일에서 차지하는 비중이 점점 커지게 되었다. 전체 인터넷 자원에서 필요에 의해 사용되는 메일의 기능보다, 주로 광고나 악성코드 등의 전파를 위한 목적으로 사용되는 메일의 비중이 점점 커지고 있으며, 이를 방지하기 위한 컴퓨터 및 네트워크, 인적자원의 소모가 매우 심각해지고 있다. 이를 해결하기 위해 스팸 메일 필터링에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 현재는 문맥상의 의미는 없지만 가독상에서 의미를 해석할 수 있는 문장에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 방식의 메일은 기존의 어휘를 분석하거나 문서 분류 기법 등을 이용한 스팸 메일을 필터링 방법을 통해 분류하기 어렵다. 본 연구는 이와 같은 어려움을 해결하기 위해 메일의 제목에 대한 N-GRAM 색인화를 통해 베이지안 및 SVM 을 이용하여 스팸 메일을 필터링 하는 방법을 제안한다.
전자상거래를 위한 마케팅 수단으로서 전자메일이 보편적으로 사용되면서 스팸메일이 급격히 증가하고 있다. 이의 억제를 위한 전자메일통제시스템은 기술적이고 경제적 대안으로 필터시스템과 과금시스템을 사용하고 있으나 차단오류와 과금저항으로 인한 전자메일의 수신과 가용성을 제한한다. 이의 해결을 위해서 불법적인 전자메일은 억제하지만 송$\cdot$수신자에게 유익하고 합법적인 전자메일이 폐기되고 상실되는 것을 방지할 수 있는 전자메일통제시스템의 우회 모델을 제안하고 이를 사용하여 전자메일의 유용성과 가용성을 높여줄 수 있는 웹기반의 전자메일통제시스템을 구현하여 모델의 실용성을 검증하였다.
현재 전자우편은 정보통신 사회의 중요한 의사소통 수단이 되고 있으나, 스팸 메일의 증가로 인해 각종 사회 문제를 발생시키고 있다. 스팸 차단을 위해 관련 기관 및 기업이 다양한 형태의 스팸 차단 기술을 개발하고 있으나, 다양한 스팸 유형에 따른 대응이 각각 이루어져야 하므로 많은 처리 비용과 시스템의 복잡도가 가중되고 있다. 그리고 스팸 차단 기술 적용 시, 스팸 방지 필터의 적용 순서에 따라 차단 오인율(False-Positive Error)이 달라져 이용 신뢰도에 큰 영향을 끼친다. 본 논문에서는 스팸 차단 필터의 이용 신뢰도를 향상시키기 위해, Privacy 정보 기반의 False-Positive 메일 복구 기법을 제안 및 구현하였다. 구현된 프로토 타입을 통해 False-Positive 메일 복구 과정을 검증하고, 처리 결과를 분석 및 요약한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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