Coward Analysis based Spam SMS Detection Scheme
Hayoung Oh · 정보보호학회논문지 · 2016
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 마이닝 기법 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. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 거짓 양성과 거짓 음성이 2%미만임을 보였다. 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%.