스팸 메일 분류의 총체 접근 방법

전문가 제언

○ 스팸 메일을 처리하는 필터에 사용되는 알고리듬은 여러 개가 있고 그 종류 또한 다양하다. 그러나 필터 알고리듬은 크게 나누어 규칙 기반 알고리듬과 기계 학습 알고리듬으로 분류된다. 현재까지의 연구 결과에 의하면 분류에 관계없이 하나의 알고리듬만 사용하는 필터는 다양하고 수시로 발전하는 공격자의 침입을 방지하기에는 역부족이라는 결론을 내리고 있다.

○ 각각의 필터 알고리듬은 나름대로의 특성과 장단점을 가지고 있기 때문에 이들을 조합하여 시스템을 구성하려는 것은 자연스러운 발상이다. 시스템 구성의 측면에서 보면 조합의 가능성은 혼성(hybrid)과 총체(ensemble)의 두 경우인데, 전자는 각 알고리듬이 작업을 분할 협동하는 것이고 후자는 중복된 여러 개의 알고리듬이 같은 일을 하는 것이다.

○ 본 논문에서 제안하는 것은 결정 트리, 벡터 지원 기계, 그리고 후 방향 전파 네트워크의 세 가지 기법을 사용한 총체 시스템이다. 총체 시스템의 장점은 해법의 일반화 능력을 증진하고 한 알고리듬이 실패하는 경우에 대비할 수 있다는 것이다. 총체 시스템에서는 각 알고리듬의 결과를 결합하여 한 결과를 내야 하므로 홀수의 알고리듬을 사용하여 과반수 투표에 의해서 전체 결과를 낸다.

○ 이 논문에서는 신경 네트워크의 활용 또는 결정 트리의 일반론에 관한 한국인의 논문이 인용되고 있어서 총체 시스템의 개별적인 구성 연구에 대한 활동은 있는 것으로 보인다. 그러나 총체 시스템이나 혼성 시스템에 대한 연구는 인용되지 않아서 이 수준의 국내 연구는 없는 것으로 보인다.

○ 포털 사이트를 개발하거나 운영하는 업체들의 동향을 보면 국제적으로도 상용화된 항바이러스 소프트웨어는 아직도 규칙 기반의 알고리듬을 사용하는 것이 주류이므로 국내 업체도 아직 이 수준에 머무르고 있는 것으로 판단되어 본 논문의 내용과는 연계하기 힘든 것으로 판단된다.

저자

Kuo-Ching Ying, Shih-Wei Lin, Zne-Jung Lee, Yen-Tim Lin

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

정보통신

연도

2010

권(호)

37(3)

잡지명

Expert Systems with Applications

과학기술
표준분류

정보통신

페이지

2197~2201

분석자

김*창

분석물

• 스팸 메일 분류의 총체 접근 방법.pdf [326,994 byte]

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