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스팸 메시지는 사용자에게 불쾌감을 주고 개인정보를 유출 할 수 있는 위험성이 있다. 이를 막기 위해 스팸 메시지를 탐지하기 위한 기법이 필요하다. 기존의 연구는 유해 단어의 유무나 발신 번호만을 이용했는데 이는 텍스트의 수가 적은 스팸 메시지를 효과적으로 걸러내기가 힘들다. 또한 스팸 메시지는 특수문자를 이용해 문법을 파괴해서 단어 필터링을 피해가고 URL을 이용해 스마트폰을 해킹하는 등의 다양한 수법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 내용이 적은 스팸 메시지의 특성을 고려하고 변화하는 스팸 메시지 수법에 대응하기 위해 ...

스팸 메시지는 사용자에게 불쾌감을 주고 개인정보를 유출 할 수 있는 위험성이 있다. 이를 막기 위해 스팸 메시지를 탐지하기 위한 기법이 필요하다. 기존의 연구는 유해 단어의 유무나 발신 번호만을 이용했는데 이는 텍스트의 수가 적은 스팸 메시지를 효과적으로 걸러내기가 힘들다. 또한 스팸 메시지는 특수문자를 이용해 문법을 파괴해서 단어 필터링을 피해가고 URL을 이용해 스마트폰을 해킹하는 등의 다양한 수법을 사용하고 있다. 본 논문에서는 내용이 적은 스팸 메시지의 특성을 고려하고 변화하는 스팸 메시지 수법에 대응하기 위해 인공신경망을 이용한 학습 기반 스팸 메시지 탐지 기법을 제시한다. 이를 위해 스팸 메시지의 특징인 과도한 양의 특수 문자, URL, 많이 쓰이는 명사를 입력 값으로 인공신경망을 구성하고 스팸 메시지를 탐지 하는데 적용하였다. 스팸 메시지 500개, 정상 메시지 300개를 수집하였고 이를 이용해 학습한 인공신경망으로 스팸 메시지 탐지 성능을 실험하였다. 실험 결과 정밀도는 98.77%, 재현율은 96%, FP-rate은 2%가 나와 우수한 성능을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Spam messages can make users feel unpleasant and divulge personal information. To prevent harmful influence of spam message, spam message detection technique have been studied. one of spam message detection techniques uses spam keyword of number of sender. This method is inefficient since spam messa...

Spam messages can make users feel unpleasant and divulge personal information. To prevent harmful influence of spam message, spam message detection technique have been studied. one of spam message detection techniques uses spam keyword of number of sender. This method is inefficient since spam messages are in the form of short text messages. Furthermore, Spam messages have many special characters to avoid spam keyword filter and URL to hack smart phones. In this paper, We propose to use artificial neural networks for spam message detection. The input neurons of the neural network are the number of special characters, the URL, and specific nouns. Experiments with the developed neural network for 500 spam messages and 300 legitimate messages were performed.

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