• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2004년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.203-212
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• 2004

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.7-12
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• 2014

SNS는 친구들의 친목과 인맥유지를 위한 순기능을 가지고 있다. 그러나 각종 기업, 개인 스패머들이 팔로잉을 통해 스팸 트윗하여 다수의 이용자들에게 노출, 불편을 끼치고 있다. 기존 연구에서 이러한 스팸 트윗에 대해 연구를 실시한경우가 있다. 그러나 정교함의 부족함과 여러 원인들로 인해 보다 정확한 분류 및 검출이 어려운 결과를 나타내었다. 본 논문에서는 스패머들의 특징, 분류기준, 분류방법에 대해 기술하였다. 또한 이러한 특징 중 링크율과 자신을 팔로워한 부류와 자신이 팔로잉한 부류와의 차이를 통하여 스패머 계정에 대한 분류기준을 제시하였다. 실험은 무작위 스팸 계정과 일반 계정을 선정하였으며 분류기준에 따라 진행하였다. 결과로 스팸 계정은 링크율 68%, 팔로워 / 팔로잉 비율은 27581.5 였고 일반 계정은 6.12%, 팔로워 / 팔로잉 비율은 1.26 였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권3호
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• pp.289-301
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• 2023

Due to the development and dissemination of modern technology, anyone can easily communicate using services such as social network service (SNS) through a personal computer (PC) or smartphone. The development of these technologies has caused many beneficial effects. At the same time, bad effects also occurred, one of which was the spam problem. Spam refers to unwanted or rejected information received by unspecified users. The continuous exposure of such information to service users creates inconvenience in the user's use of the service, and if filtering is not performed correctly, the quality of service deteriorates. Recently, spammers are creating more malicious spam by distorting the image of spam text so that optical character recognition (OCR)-based spam filters cannot easily detect it. Fortunately, the level of transformation of image spam circulated on social media is not serious yet. However, in the mail system, spammers (the person who sends spam) showed various modifications to the spam image for neutralizing OCR, and therefore, the same situation can happen with spam images on social media. Spammers have been shown to interfere with OCR reading through geometric transformations such as image distortion, noise addition, and blurring. Various techniques have been studied to filter image spam, but at the same time, methods of interfering with image spam identification using obfuscated images are also continuously developing. In this paper, we propose a deep learning-based spam image detection model to improve the existing OCR-based spam image detection performance and compensate for vulnerabilities. The proposed model extracts text features and image features from the image using four sub-models. First, the OCR-based text model extracts the text-related features, whether the image contains spam words, and the word embedding vector from the input image. Then, the convolution neural network-based image model extracts image obfuscation and image feature vectors from the input image. The extracted feature is determined whether it is a spam image by the final spam image classifier. As a result of evaluating the F1-score of the proposed model, the performance was about 14 points higher than the OCR-based spam image detection performance.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권1호
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• pp.97-106
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• 2021

Social networking platforms have become a smart way for people to interact and meet on internet. It provides a way to keep in touch with friends, families, colleagues, business partners, and many more. Among the various social networking sites, Twitter is one of the fastest-growing sites where users can read the news, share ideas, discuss issues etc. Due to its vast popularity, the accounts of legitimate users are vulnerable to the large number of threats. Spam and Malware are some of the most affecting threats found on Twitter. Therefore, in order to enjoy seamless services it is required to secure Twitter against malicious users by fixing them in advance. Various researches have used many Machine Learning (ML) based approaches to detect spammers on Twitter. This research aims to devise a secure system based on Hybrid Similarity Cosine and Soft Cosine measured in combination with Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN) to secure Twitter network against spammers. The similarity among tweets is determined using Cosine with Soft Cosine which has been applied on the Twitter dataset. GA has been utilized to enhance training with minimum training error by selecting the best suitable features according to the designed fitness function. The tweets have been classified as spammer and non-spammer based on ANN structure along with the voting rule. The True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR) and Classification Accuracy are considered as the evaluation parameter to evaluate the performance of system designed in this research. The simulation results reveals that our proposed model outperform the existing state-of-arts.

• 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.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권1호
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• pp.401-407
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• 2015

The increase of image spam, a kind of spam in which the text message is embedded into attached image to defeat spam filtering technique, is a major problem of the current e-mail system. For nearly a decade, content based filtering using text classification or machine learning has been a major trend of anti-spam filtering system. Recently, spammers try to defeat anti-spam filter by many techniques. Text embedding into attached image is one of them. We proposed an ontology spam filters. However, the proposed system handles only text e-mail and the percentage of attached images is increasing sharply. The contribution of the paper is that we add image e-mail handling capability into the anti-spam filtering system keeping the advantages of the previous text based spam e-mail filtering system. Also, the proposed system gives a low false negative value, which means that user's valuable e-mail is rarely regarded as a spam e-mail.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.19-20
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• 2012

소셜 네트웍을 통한 다양한 서비스들은 새로운 비즈니스 모델의 형성이라는 긍정적인 측면이 있는 반면에, 개인정보 누출이나 스팸과 같이 부정적인 측면도 등장하고 있다. 현재 스팸을 차단하기 위해 스팸방지 가이드라인, 스팸 단어 검색에 의한 스팸 메시지 차단 등 많은 방법 및 연구들이 논의되어 왔다. 하지만, 기존의 차수를 활용한 방법은 스팸이 아닌 정점 또한 스팸으로 간주하는 문제점을 가지고 있어 부정확하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이를 해결하고자 다른 구조적 특성인 순환을 분석하여 스팸들을 차단하는 방법을 제안하고 그 효과를 입증하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권3호
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• pp.299-308
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• 2014

Due to indiscriminately received spam messages on information society, spam messages cause damages not only to person but also to our community. Nowadays a lot of spam filtering techniques, such as blocking characters, are studied actively. Most of these studies are content-based spam filtering technologies through machine learning.. Because of a spam message transmission techniques are being developed, spammers have to send spam messages using term spamming techniques. Spam messages tend to include number of nouns, using repeated words and inserting special characters between words in a sentence. In this paper, considering three features, SPSS statistical program were used in parameterization and we derive the equation. And then, based on this equation we measured the performance of classification of spam messages. The study compared with previous studies FP-rate in terms of further minimizing the cost of product was confirmed to show an excellent performance.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.345-349
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• 2009

소결 북마킹(social bookmarking) 시스템은 사용자가 북마크를 저장하고 공유할 수 있는 플랫폼을 제공하는 웹 기반(web-based) 시스템으로 폭소노미(folksonomy)를 이용한 대표적인 웹2.0 서비스이다. 소셜 북마킹 시스템에서의 스패머(spammer)란 자신들의 이익을 위해서 시스템을 고의적으로 악용하는 사람을 말한다. 스패머는 많은 양의 잘못된 정보를 시스템에 포스팅(posting)하기 때문에 전체 소셜 북마킹 시스템의 리소스(resource)를 쓸모없게 만들어 버린다. 따라서, 스패머를 빠른 시간 안에 탐지하고 그들의 접근을 차단하는 것은 시스템의 붕괴를 방지하기 위해 중요하다. 본 논문에서는 사용자가 사용한 태그에 대한 데이터를 추출하여, 사용자가 스패머 인지 아닌지를 예측하는 모델을 기계학습의 다양한 방법을 적용하여 생성한 후 그 성능을 비교해 보았다. 구체적으로, 결정테이블 (decision table, DT), 결정트리(decision tree, ID3), 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier), TAN(tree-augmented $na{\ddot{i}}ve$ Bayes) 분류기, 인공신경망(artificial neural network)의 방법을 비교하였다. 그 결과 AUC(area under the ROC curve)와 모델 생성시간을 고려하였을 때 나이브 베이즈 분류기가 가장 만족할 만한 성능을 보였다. 나이브 베이즈 분류기의 분류 결과가 가장 좋았던 이유는 성능을 비교하는 데 사용된 AUC가 결정트리 계열의 방법(ID3 등)보다 나이브 베이즈 분류기에서 일반적으로 높게 나오는 경향이 있다는 것과, 스패머 탐지 문제가 선형으로 분리 가능한 경우(lineally separable)와 유사할 가능성이 높기 때문으로 여겨진다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권7호
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• pp.338-343
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• 2016

웹이 정보 교환의 주된 수단으로 사용되면서, 온라인 리뷰의 중요도가 증가하는 동시에 사용자의 올바른 의사결정을 저해하는 의견 스팸 이슈가 부각되고 있으며, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 분석 및 학습에 필요한 기준 데이터셋의 부족함과 한계점들은 관련 연구의 발전을 더디게 하고 있다. 본 논문에서는 사실 리뷰를 모사한 새로운 형태의 Paraphrased Opinion Spam(POS) 데이터셋을 소개한다. 우리는 실제 스패머들이 스팸을 작성할 때 실제 리뷰를 참고한다는 경향에 착안하여, 실제 리뷰어들이 작성한 리뷰를 의역하는 과정을 통하여 본문에 포함되어 있는 사실 정보와 경험을 담은 스팸 데이터 셋을 생성하였다. 실험 결과, 새롭게 생성된 POS 데이터셋이 언어학적으로 실제 리뷰들과 유사하여 스팸 분류 모델을 이용하여 분류 시 기존의 데이터셋들보다 더 분류하기 힘들다는 것을 발견했다. 또한 데이터의 학습량에 따라서 스팸 리뷰의 분류 정확도가 비례적으로 증가하는 것을 확인함으로써, 데이터의 양이 스팸 분류 모델 성능에 중요한 요소로 작용한다는 것을 확인할 수 있었다.