KCC 2021
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| 한글제목(Korean Title) |
Rule 기반의 필터링 및 딥러닝 LSTM을 결합한 이메일 스팸 분류 |
| 영문제목(English Title) |
Rule-based filtering and deep learning LSTM e-mail spam classification |
| 저자(Author) |
손한기
최성준
문철한
민준기
HanKi Son
Seong Jun Choe
Cheolhan Moon
Jun-Ki Min
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 01 PP. 0105 ~ 0107 (2021. 06) |
한글내용
(Korean Abstract) |
전자우편(e-mail)은 가장 많이 사용되는 공식 커뮤니케이션 방법으로 컴퓨터 통신망을 통해 편지를 주고 받을 수 있는 시스템과 해당 편지를 일컫는다. 전자우편(e-mail)은 다른 통신 방법에도 불구하고 사용량은 지속적으로 증가하고 있고, 전자우편(e-mail)의 사용량 증가와 함께 스팸메일도 함께 증가 하고 있다. 스팸 또는 정크메일은 원치 않는 대량의 메시지를 배포하는 행위를 말한다. 반대로 의미 있는 전자우편 (e-amil)은 햄이라고 한다. 최근에는 코로나19를 키워드로 앞세운 피싱 메일 또한 급증했다. 본 논문에서 Rule기반과 순환신경망인 LSTM(Long-Term Short Memory) 딥러닝 학습 알고리즘을 사용하여 스팸 분류의 정확도를 높이는데 새로운 스팸 차단 기법을 제안 한다. Rule에 기반한 스팸차단 및 순환신경망을 결합한 스팸 분류 기법을 적용함으로써 이메일 스팸 분류의 우수성을 검증 하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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