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베이지안을 이용한 인터넷 커뮤니티 상의 유해 메시지 차단 기법
김범배,최형기,Kim, Bum-Bae,Choi, Hyoung-Kee 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.13 No.6
스팸의 피해가 이메일 서비스를 넘어 인터넷 전반에 걸쳐 급증하는 현재 인터넷은 익명성을 악용하여 해당 커뮤니티의 공동 관심사와는 무관한 메시지들, 즉 상업적 광고, 상호비방, 종교 홍보 등의 스팸 메시지들을 게재하면서 심각한 사회적 문제를 일으키고 있다. 본고에서는 인터넷 커뮤니티 상의 스팸 메시지를 해결하고자 기존의 스팸 메일 차단에 이용되고 있는 베이지안 접근법을 적용한 인터넷 커뮤니티 상의 스팸 메시지 차단 방법을 소개한다. 나아가 인터넷 커뮤니티 상에서의 스팸 메시지 필터링의 효과를 증대시키기 위한 방편으로 스팸 메시지를 다양한 소분류로 세분화가 가능토록 구성했다 이는 인터넷 커뮤니티의 다양한 이용자의 요구를 충족시키기 위한 방안이다. 구현된 베이지안 필터링 기법은 현재 운영되고 있는 사이트들을 대상으로 정확도를 측정하였다. Spam Message has been Causing widespread damages on the Internet. One source of the problems is rooted from an anonymously posted message in the bulletin board in Internet communities. This type of the Spam messages tries to advertise products, to harm other's reputation, to deliver religious messages and so on. In this paper we present the Spam message filtering using the Bayesian approach. In order to increase usefulness of the Spam filter in the bulletin board in Internet communities, we made the Spam filter which can divide the Spam message into six categories such as advertisement, pornography, abuse, religion and other. The test conducted against messages posted on the popular web sites.
신경망과 운전자 알고리즘을 이용한 스팸 메일 필터링 기법에 구현과 성능평가
김범배,최형기,Kim Bum-Bae,Choi Hyoung-Kee 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.13 No.2
스팸 메일의 양의 급증함에 따라, 다양한 스팸 메일 필터링 기법이 제시되고 있다. 이런 필터링 기법 가운데, 학습 기반 필터링 기법은 현재 가장 보편화된 필터링 기법 가운데 하나이다. 본고에서는 신경망과, 유전자알고리즘, 카이제곱통계를 이용한 학습 기반 필터링 기법을 제시한다. 제안된 필터링 기법은 기존 필터링 기법의 문제를 해결하고, 스팸 메일 필터링에 높은 정확도를 제공할 수 있다 제안된 필터링 기법은 스팸메일 필터링 정확도와 정상 메일 필터링 정확도에서 각각 95.25%와 95.31%의 높은 정확도를 보인다. 이런 실험 결과는 기존의 규칙 기반 필터링 기법과 베이지안 필터링 기법에 비해 각각 7%, 12% 이상 높은 수치이다. As the volume of spam has increased to extreme levels, many anti-spam filtering techniques have been proposed. Among these techniques, the machine-Loaming filtering technique is one of the most popular filtering techniques. In this paper, we propose a machine-learning spam filtering technique based on the neural network, the genetic algorithm and the $X^2$-statistic. This proposed filtering technique is designed to overcome the problems in existing filtering techniques, and to achieve high spam filtering accuracy. It is able to classify spam and legitimate emil with 95.25 percent and 95.31 percent accuracy. This accuracy of the sum filtering is 7.75 percent and the 12.44 percent higher than rule-based filtering and the Bayesian filtering technique, respectively.
모바일 단말기를 위한 학습 기반의 스팸 문자 필터링 시스템
김범배 ( Bumbae Kim ),최형기 ( Hyoung-kee Choi ) 한국정보처리학회 2006 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.13 No.2
본 고에서는 스팸 메일 차단에서 널리 이용되는 학습 기반 알고리즘을 차용하여 모바일 단말기에 적합한 스팸 필터링 시스템을 구현한다. 본 시스템은 베이지안 필터링을 이용하였으며, 모바일 단말기의 성능을 고려하여 스팸 문자 필터를 담당하는 서버와 단말기로 구성했다. 구현된 시스템은 기존의 규칙 기반 스팸 필터링 기법들이 지닌 문제에 효과적인 대처가 가능하고, 메시지 내의 모든 단어를 종합적으로 인식하고 판단하기 때문에 매우 높은 정확도와 낮은 오류률을 제공할 수 있는 장점이 있다. 또한, 개인에 특화된 학습이 가능하고, 웹을 통한 동기화된 관리가 가능하다는 특징이 있다.