• 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.

• 융합보안논문지
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• 제7권3호
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• pp.109-120
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• 2007

VoIP 서비스는 사용자에게 기존 전화 서비스가 제공해 줄 수 없는 다양한 서비스를 제공해 준다는 장점 및 저렴한 가격으로 인해 사용자가 늘고 있는 추세이다. 다른 한편으로, VoIP 서비스의 저렴한 가격은 정상적인 사용자들에게만 매력적인 것이 아니라, 스팸 Call을 생성하는 사용자들에게도 유용한 환경이 될 수 있다. 본 연구는 스팸 Call을 탐지하기 위한 방법 중 그레이리스팅 기법을 사용하기 위해 정적 동적 속성을 분석 하였다. 또한, 정적 속성에 해당하는 인증 방법 및 과금 체계를 분석하기 위해서 국내의 VoIP 서비스 제공자의 서비스 제공 방식을 조사 분석 하였다. 이중, 시뮬레이션을 통해서 얻어진 Call 데이터를 사용하여, 스팸 Caller가 사용할 것으로 의심되는 과금 체계를 찾기 위해 데이터 분석을 수행하였다. 본 연구의 기여 점은 그레이리스팅 기법의 스팸 지수(SPIT Level)의 결정을 위한 VoIP Call의 정적 속성의 특성 분석에 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권9B호
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• pp.908-913
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• 2009

휴대 전화는 이제 우리의 일상생활에서 없어서는 안 될 중요한 가전 기기로 자리 잡았다. 이러는 와중에 휴대폰에서 사용하는 문자 메시지 사용량 역시 꾸준하게 증가하여 현재는 음성 통화 이용량의 1.5배에서 2배에 이르고 있다. 문자 메시지의 사용량이 증가함에 따라 스팸 문자 메시지도 따라서 증가하였는데 기존의 모바일 기기에서의 스팸 필터링 방식은 단순 문자열 비교나 특정 번호 차단과 같은 아주 기초적인 수준으로 스팸 메시지를 필터링하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 시소러스(thesaurus) 사전을 이용하여 좀 더 강력하고 적응적인 스팸 필터링 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 샘플 문자 메시지로부터 전처리 기를 이용하여 문자 메시지 속에 담겨 있는 단어를 추출 한 후, 추출된 단어를 시소러스 사전을 이용하여 해당 의미가 가지는 대표 단어로 변경하였다. 변경된 단어들에서 카이 제곱 통계량을 계산하여 그 값이 높은 단어들을 특징 단어로 선정하였고 선정된 특징 단어들을 가지고 SVM 분류기로 학습을 진행하였다. 그 후 학습된 분류기를 이용하여 테스트 문자 메시지의 스팸 여부를 분류하였으며 평균 92%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 PC에서 구현되어 있으며 실험을 통하여 그 성능을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.57-66
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• 2007

전자메일(e-mail)시스템은 인터넷을 통해 개인의 정보를 전달하는 매체로 가장 많이 사용된다. 그러나 송신자의 위변조 및 다수 사용자에게 메일을 전송하는 기법 등을 이용한 전자메일의 역기능 또한 늘어나고 있는 추세이다. 본 논문에서는 송신자의 위변조를 막기 위해 보안카드를 이용한 송신자 인증 기법을 제안 한다. 송신자는 메일 전송시 보안카드의 특정 코드번호를 송신자의 메일 서버로부터 요청 받는다. 송신자는 메일 서버로부터 요청 받은 코드 번호를 입력해 송신자 인증 절차를 거친 후 세션키를 생성한다. 생성된 세션키는 송신자의 서명 및 메시지를 안전하게 전송할 수 있는 암호화 키로 사용된다. 제안한 기법은 송신자 인증과 송신자 서명 및 메시지 암호화를 통해 기존의 스팸 방지 기법 보다 더욱 안전한 인증 구조를 제공한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.111-118
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• 2005

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.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.23-33
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• 2004

인터넷 환경의 급속한 발전으로 인하여 이메일을 통한 메시지 교환은 급속히 증가하고 있다. 그러나 이메일의 편리성에도 불구하고 개인이나 기업에서는 스팸메일로 인한 시간과 비용의 낭비가 크게 증가하고 있다. 이러한 스팸메일에 대한 문제들을 해결하기 위하여 많은 방법들이 연구되고 있으며, 대표적인 방법으로 키워드를 이용한 패턴매칭이나 나이의 베이지안 방식과 같은 확률을 이용한 방법들이 있다. 본 논문에서는 기존의 연구에 대한 문제점을 보완하기 위하여 패턴 분류문제에 있어서 우수한 성능을 보이는 Support Vector Machine을 사용하여 정상적인 메일과 스팸메일을 분류하는 방안을 제시하였으며, 특히 n-Gram을 사용하여 생성된 색인어와 단어사전을 학습데이터 생성에 사용함으로서 효율적인 학습을 수행하도록 하였다. 결론에서는 제안된 방법에 대한 성능을 검증하기 위하여 기존의 연구 결과와 비교함으로서 제안된 방법의 성능을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.223-225
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• 2002

인터넷의 급속한 성장과 함께 E-Mail은 대표적인 통신수단의 하나가 되어버렸다. 편리하다는 점을 이용해서 엄청난 양의 스팸메일이 매일같이 쏟아져 오고 , 그 문제점의 심각성에 정보통신부에서 정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률이라는 새로운 법률까지 생겨났다. 본 논문에서는 이 법률에서 요구하는 '광고'라는 문구를 걸러내는 등의 메시지 규칙을 갖는 시스템과 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(Naive Baesian Classifier)를 결합한 스팸 메일 필터링 시스템(Spam-mail Fitering System)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 작성할 필요없이 학습한 데이터를 갖고 자동으로 스팸메일을 분류할 수가 있다. 들어온 메일은 메시지 규칙 기반 필터가 먼저 적용되고, 메세지 규칙 기반 필터에서 분류되지 않으면 나이브 베이지안 필터에서 분류된다. 실험에서는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위해서 메시지 규칙을 사용한 시스템 및 나이브 베이지만 분류자 시스템과 비교 평가하였다. 또한 임계치를 변경함으로써 제안된 시스템의 성능을 높일 수있도록 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.194-196
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• 2010

휴대폰의 광범위한 보급으로 문자메시지의 사용이 급증하고 있다. 이와 동시에 사용자가 원하지 않는 광고성 스팸문자도 넘쳐나고 있다. 본 연구는 이러한 스팸문자메시지를 자동으로 판별하는 시스템을 개발하는 것이다. 우리는 기계학습방법인 지지벡터기계(Support Vector Machine)을 사용하여 시스템을 학습하였으며 자질의 선택은 카이제곱 통계량을 이용하였다. 실험결과 F1 척도로 약 95.5%의 정확률을 얻었다

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.933-935
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• 2014

휴대전화 사용의 대중화로 인하여 개개인의 휴대전화로 수신되는 스팸메시지의 양도 덩달아 증가하게 되었다. 이것은 휴대전화 사용자가 불법광고 노출의 원인이 되고 있다. 이에 많은 스팸메시지 차단기법이 제시되었지만 이는 텍스트기반의 문자메시지에 특화되어있어 문자가 포함되어있는 이미지스팸에는 차단이 어렵다는 문제점이 존재 한다. 이에 본 논문에서는 휴대전화로 오는 이미지메시지 중 스팸이미지를 검출해 내는 모바일 스팸이미지 필터링 시스템을 제시하고자 한다. 제시하고자 하는 시스템은 스팸이미지를 분석하여 이미지의 패턴을 검사하여 특정 패턴이 포함된 이미지에 대해서 스팸이미지로 분류하여 필터링하게 됨으로써, 실제 휴대전화로 수신되는 스팸이미지를 이용한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 텍스트기반 스팸필터링시스템에서 할 수 없었던 스팸이미지 필터링을 할 수 있음을 확인 하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제2권1호
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• pp.79-85
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• 2016

랜섬웨어는 미국을 중심으로 활동하는 악성코드였으나 기하급수적인 컴퓨터 보급과 사용자의 증가를 매개체로 하여 전 세계적으로 급속하게 유포되었으며 최근에는 국내에서도 출현하었다. 초기 랜섬웨어는 E-Mail을 공격매개체로 사용하였으며 스팸메일을 통해 파일을 클릭하도록 유도하는 방식이 가장 일반적이나 SNS나 스마트폰 메시지를 통해서도 유포되고 있다. 현재는 한글 버전으로 국내 대형 커뮤니티 사이트들을 공격하는 등 국내에서도 많은 피해가 증가하는 추세이다. 랜섬웨어는 파일을 암호화하여 사용자에게 경고 메시지를 출력하며, 추적상태를 유추하기 어려운 비트코인 가상 화폐를 통한 결제를 요구하면서 금전적인 피해를 유도한다. 본 논문에서는 랜섬웨어로 인한 피해 사례 분석과 해결방안을 제시한다.