한국인터넷정보학회 논문지
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
스팸 필터링을 위한 지식 그래프 기반의 신조어 감지 매커니즘 |
| 영문제목(English Title) |
Knowledge Graph-based Korean New Words Detection Mechanism for Spam Filtering |
| 저자(Author) |
김지혜
정옥란
Ji-hye Kim
Ok-ran Jeong
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 21 NO. 01 PP. 0079 ~ 0085 (2020. 02) |
한글내용
(Korean Abstract) |
오늘날 스마트폰에서 스팸 문자를 차단하기 위해 문자 내용과 스팸 키워드의 단순 문자열 비교 또는 스팸 전화번호를 차단하는 방식을 사용하고 있다. 이에 따라 스팸 문자가 자동으로 차단되는 것을 방지하기 위해 점차 변화된 방식으로 스팸 문자를 전송한다. 특히 스팸 키워드에 포함되는 단어의 경우 단순 문자열 비교로 검색되지 않도록 특수문자, 한자, 띄어쓰기 등을 이용하여 비정상적인 단어로 스팸 문자를 발송한다. 기존 스팸 필터링 방식의 경우 이러한 스팸 문자를 차단할 수 없다는 한계가 있다. 따라서 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 새로운 기술이 필요한 시점이다. 본 논문에서는 스팸 문자에서 자주 사용되는 신조어를 검출하여 변화하는 스팸 문자에 대응할 수 있는 지식 그래프 기반의 신조어 감지 매커니즘을 제안한다. 또한 기본 Naive Bayes에 감지한 신조어를 적용하여 제안한 방법의 성능 실험 결과를 보여준다.
|
영문내용
(English Abstract) |
Today, to block spam texts on smartphone, a simple string comparison between text messages and spam keywords or a blocking spam phone numbers is used. As results, spam text is sent in a gradually hanged way to prevent if from being automatically blocked. In particular, for words included in spam keywords, spam texts are sent to abnormal words using special characters, Chinese characters, and whitespace to prevent them from being detected by simple string match. There is a limit that traditional spam filtering methods can’t block these spam texts well. Therefore, new technologies are needed to respond to changing spam text messages. In this paper, we propose a knowledge graph-based new words detection mechanism that can detect new words frequently used in spam texts and respond to changing spam texts. Also, we show experimental results of the performance when detected Korean new words are applied to the Naive Bayes algorithm.
|
| 키워드(Keyword) |
스팸 필터링
스팸 탐지
신조어 감지
지식그래프
컨셉넷
Spam Filtering
Spam Detection
New Words Detection
Knowledge Graph
ConceptNet
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
