전자 메일(e-mail)은 현대인의 삶에서 매우 보편적으로 사용되고 있으며, 또한 비즈니스 측면에서도 필수적인 통신도구가 되고 있다. 현대 사회의 인프라가 온라인 환경으로 이동함에 따라서 전통적인 면대면(face-to-face)방식에서 예기치 못한 문제가 발생하고 있다. 하지만, 인터넷은 전자적 정보에 대한 안전하고, 공정한 교환(fair-exchange)과 같은 비즈니스 통신 모델에서 요구되는 서비스를 제공하지 못한다 본 논문에서는 기존의 보안 메일 기술인 S/MIME, PGP와는 차별화된 기술로서, 전달 메시지의 암호화는 물론 송·수신자 사이의 공정한 교환을 보장하는 Certified E-mail 시스템을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 방안은 셀룰러 폰이나 PDA 사용자 단말기의 공개키 암호 알고리즘 연산에 따른 오버헤드를 최소화하도록 설계되었다.
이메일 시스템에서 전방향 안전성(forward secrecy)이란, 메일 사용자와 메일 서버가 장기간 사용하는 비밀키(long-term key)가 노출되더라도 이전 세션들에서 전송된 이메일 메시지의 기밀성(confidentiality)이 보장되는 것을 말한다. 기존 전방향 안전성을 지원하는 이메일 프로토콜들에서는 사용자의 공개키를 사용하기 때문에 공개키에 대한 인증을 위해서는 공개키 기반구조(PKI, Public Key Infrastructure)의 구축이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 PKI의 구축이 필요 없이, 사용자의 메일 계정의 패스워드만을 이용하는 전방향 안전성을 보장하는 패스워드 기반의 이메일 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 패스워드 기반의 이메일 프로토콜은 인증된 공개키가 필요 없으므로 제한된 자원의 모바일 환경 등에 적합하다.
지난 11월에 명예훼손과 e-프라이버시에서 "인터넷 게시판의 글, 진실한 사실일지라도 비방의 글은 처벌 대상"이라는 글을 게재했다. 이번 호에는 안티사이트에 비판하는 글을 게재한 경우, 유즈넷 또는 메일링 리스트를 통해 배포한 글이 명예훼손 등에 문제가 발생한 경우에 관해 게재한다.
새로운 광고매체로서 인터넷은 짧은 역사에도 불구하고 국내·외에서 활발하게 연구되어 로고 있다. 인터넷의 배너광고는 사용자가 단순히 배너광고에서 나타난 메시지를 받아들이는 존재가 아니라, 욕구와 다양한 사용 동기를 가지고 배너광고를 접하고 클릭하여 욕구를 충족하려는 능동적이고, 목적지향적인 미디어 사용자로의 특성을 가지고 있다. 인터넷 광고에도 다양한 형태가 있다. 그중에서도 특히 주류를 이주고 있는 배너광고가 있고 그 외 메일광고가 있다. 배너광고는 타겟지향적인 성격보다도 불특정 다수에게 노출시키는 관계로 인지율이나 관여도 정도에 따라서는 그 효과가 높다. 메일광고의 경우는 이용 빈도와 효과가 높아지고 있다는 연구가 있으며, 소비자들의 라이프 스타일이 변하면서 타겟으로 선정되는 점에서 능동적인 편이다. 배너광고 노출이 인터넷 광고 효과의 수치가 높다고 단정지을 수 없다면 클릭율이 높은 메일광고도 효과적인 인터넷 광고효과 유형으로 수용 가능하리라는 이론적 배경을 찾아보고자한다. 연구를 통해서 인터넷 광고의 효과 과정의 중요한 가이드라인으로 제시 될 수 있으리라 가정한다.
우리는 지지벡터기계를 이용하여 스팸 이메일을 자동으로 분류하는 시스템을 제안한다. 단어의 어휘 정보와 품사 태그 정보를 지지벡터기계의 자질로 사용한다. 우리는 카이 제곱 통계량을 이용하여 유용한 자질을 선택한 후 각각의 자질을 문서 빈도(TF)와 역문헌빈도(IDF) 값으로 표현하였다. 자질들을 이용하여 SVM을 학습한 후, SVM 분류기는 각각의 이메일의 스팸 유무를 결정한다. 실험 결과, 웹메일 시스템에서 수집한 이메일 데이터에 대해 약 82.7%의 정확률을 얻었다.
최근 웹 메일은 사용과 관리의 편리함 등으로 그 사용이 점점 더 늘어나고 있다. 그러나 웹 메일은 본래 보안 기능을 중시해서 만들지 않았다는 보안 취약점으로 인해 탈법적인 해킹이나 토정 같은 악의적인 공격의 대상이 되고 있다. 특히 e-메일과 HTML, 스크립트 언어들을 함께 사용할 수 있게 된 이후로 스크립트를 이용만 인터넷 범죄가 증가하고 있다. 본 논문은 스크립트 공격 중 상호 교차된 사이트 스크립트 공격에 대해서 기술하고 이 공격의 실행을 성공적으로 막을 수 있는 대응 방안을 제시한다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 더불어 전자메일(E-Mail)은 통신 및 정보, 의사교환의 필수적인 매체로 사용되어지고 있다. 그러나 편리하고 비용이 들지 않는 장점을 이용해 엄청난 양의 스팸 메일이 매일같이 쏟아져 오고, 그 문제의 심각성에 정보통신부는 ‘정보통신망 이용촉진 및 정보보호등에 관한 개정안’이라는 새로운 법률까지 만들었다. 본 논문에서는 기존의 문서 분류에 널리 쓰이던 나이브 베이지안 분류자(naive Bayesian classifier)보다 개선된 가중치가 부여된 베이지안 분류자 (weighted Bayesian classifier)와 정보통신부의 개정안을 준수하는 매일을 분류하기 위한 전처리 단계, 그리고 사용자의 행동을 학습하여 보다 정확한 분류를 가능하게 지능형 에이젼트(intelligent agent)가 결합된 형태의 스팸 메일 필터링 시스템(spam mail filtering system)을 제안한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 직접 규칙을 넣을 필요 없이 학습한 데이타를 가지고 자동적으로 스팸 메일을 분류할 수가 있는데, 특히 이메일의 특징 추출(feature extraction)을 이용하여 상대적으로 스팸/논스팸 판별에 비중이 큰 단어들에 대해 가중치를 부여함으로서 필터링의 성능향상을 도모하였다. 실험에서는 제안된 시스템의 최적의 성능 평가를 위해서 일반 나이브 베이지안 필터링시의 성능과 이메일 헤더정보, 특정 Tag들 그리고 하이퍼링크 부분에 가중치를 준 베이지안 필터링, 마지막으로 4가지를 결합한 상태의 필터링 성능을 각각 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 시스템이 나이브 베이지안 분류자를 이용한 시스템보다 정확도에서는 5.7% 저조한 성능을 보였으나, 재현율에서 33.3%, F-measure에서 31.2% 우수한 성능향상을 보였다.
스트림 암호 시스템을 중심으로 한 카오스 암호 시스템은 원문의 길이가 클수록 암복호화 및 송수신 속도가 떨어지는 단점을 보여왔다. 본 연구에서는 원문의 길이가 길수록 기존의 웹 메일 시스템에 비해 더욱 우수한 성능을 보이고 있는 암호화 웹 메일 시스템을 설계 구현하였다. 암호화 웹 메일 시스템구현에서 키 수열 생성, 원문의 암복호화, 내외부 메일 뷰어 등을 개발하였고, 성능 평가 결과 암복호화 및 송수신 속도에서 우수한 것으로 평가되어 스트림 암호 시스템이 갖는 단점을 보완하였다고 할 수 있다. 앞으로 지속적인 응용 연구를 통해 암호화 기술을 기반으로 한 서버 시스템 보안 및 파일 보안, 인터넷 정보의 보안, 전자 상거래 시스템의 정보 보호 등 여러 분야에서 블록 암호 시스템을 대체할 수 있는 새로운 범용 암호 시스템으로 활용 할 수 있을 것으로 기대된다.
컴퓨터와 네트워크의 보급이 일반화되면서 인터넷을 통한 정보 전달이 일상 생활처럼 되고 있다. 또한 인터넷, 무선통신, 그리고 자료교환에 대한 증가로 인해 다른 사용자와 접속하기 위한 방식은 빠르게 변화하고 있다. 그러나 이러한 전자메일에도 많은 문제가 존재한다. 기존의 전자메일은 간단한 방법으로 내용을 열람하거나 변조할 수 있어 중요한 정보나 사생활 노출의 위험에서 벗어날 수 없다. 이러한 데이터에 대한 보안이 기대에 미치지 못하고 있기 때문에 암호학적으로 강력한 전자메일 시스템의 개발이 시급하다. 본 논문에서는 기본적인 정보보호 서비스 외에 기존의 전자메일 시스템에서는 제공되지 않는 배달 증명 및 내용 증명 기능을 제공하고 자바 암호 API를 사용하여 안전한 키 교환이 가능하도록 하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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