RISS 검색 - 국내학술지논문 상세보기

국문 초록 (Abstract)

스팸 데이터 셋은 통상적으로 공개적으로 구하기 어렵고 기존 연구들은 대부분 스팸 이메일에 초점이 맞춰져 왔기 때문에 스팸 문자 메시지 자체 특성을 분석하는데 한계가 있었다. 스팸 이메일 특성 분석 활용 및 데이터 마이닝기법 등의 활용을 통한 기존 연구들이 있었지만, 영향력이 높은 단일 단어를 활용한 스팸 문자 탐지 기법에 한정되어 있다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 싱가폴 대학교에서 공개적으로 공개한 스팸 문자메시지를 다 각도에서 실험 및 분석하여 스팸 문자의 특성을 밝히고 동시출현 단어분석 기반의 스팸 문자 탐지 기법을 제안한다. 성능평가결과, 제안하는 기법의 거짓 양성과 거짓 음성이 2%미만임을 보였다.

번역하기

스팸 데이터 셋은 통상적으로 공개적으로 구하기 어렵고 기존 연구들은 대부분 스팸 이메일에 초점이 맞춰져 왔기 때문에 스팸 문자 메시지 자체 특성을 분석하는데 한계가 있었다. 스팸 이...

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Analyzing characteristics of spam text messages had limitations since spam datasets are typically difficult to obtain publicly and previous studies focused on spam email. Although existing studies, such as through the use of spam e-mail characterization and utilization of data mining techniques, there are limitations that influence is limited to high spam detection techniques using a single word character. In this paper, we reveal the characteristics of the spam SMS based on experiment and analysis from different perspectives and propose coward analysis based spam SMS detection scheme with a publicly disclosed spam SMS from the University of Singapore. With the extensive performance evaluations, we show false positive and false negative of the proposed method is less than 2%.

번역하기

목차 (Table of Contents)

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 실험 데이터 셋
III. 실험 기반 스팸과 정상 문자 메시지의 특성 비교

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 실험 데이터 셋
III. 실험 기반 스팸과 정상 문자 메시지의 특성 비교
IV. 동시출현 단어분석 기반 스팸 SMS 탐지 기법
V. 성능평가
VI. 결론
References

참고문헌 (Reference)

1 Zi Chu, "Who is tweeting on twitter : human, bot, or cyborg?"

2 Almeida, T.A., "Towards SMS Spam Filtering : Results under a New Dataset" 2 (2): 1-18, 2013

3 Xia Hu, "Sampling of Mass SMS Filtering Algorithm Based on Frequent Time-domain Area" 548-551, 2010

4 T. M. Mahmoud, "SMS Spam Filtering Technique Based on Artificial Immune System" 9 : 589-597, 2012

5 Sarah Jane Delany, "SMS Spam Filtering : Methods and Data" 39 (39): 9899-9908, 2012

6 Wuying Liu, "Index-based Online Text Classification for SMS Spam Filtering" 5 (5): 844-851, 2010

7 Gordon V. Cormack, "Feature Engineering for Mobile(SMS)Spam Filtering" 871-872, 2007

8 T. A. Almeida, "Contributions to the study of SMS spam filtering : new collection and results" 259-262, 2011

9 J. M. Gómez Hidalgo, "Content Based SMS Spam Filtering" 107-114, 2006

10 Huang Jie, "A Bayesian Approach for Text Filter on 3G Network" 1-5, 2010