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A Method of Detecting Careless Email Use that May Cause Security Problems Based on Analysis of Enterprise Email Big Data

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Software Engineering and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.10 No.10 (2016.10)바로가기
  • 페이지
    pp.31-42
  • 저자
    Sung-Min Kim, Young-Guk Ha
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A288538

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In modern society, email is at the heart of communications in businesses. Its own simplicity of usage and low cost compared to other means of communications leave workers highly replying on it by using them for a variety of purposes from informal communications to exchanges of confidential information. However, possibly due to such trend of usage, a lot of problematic cases have occurred where a business’s security got in trouble by a worker’s careless email use. This study introduces a method to help detect such problematic and careless email use based on analyzing actual enterprise email data. It is designed to help discover email messages that have replies from someone but possibly asked no reply, which is the case we suggest can be a clue to the writer’s carelessness. The method involves building document vectors through a basic bag-of-words model and Word2Vec, which is a state-of-the-art method to create document vectors out of text documents. For an experiment of classifying email messages to find likely careless email messages, Enron email dataset was utilized to be input to the system we made. What the experiment results produce is a list of email messages to be watched before other email messages for the purpose of finding careless email messages.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Unintentional Insider Threats
  2.1. Sending Details of Adoptive Parents
  2.2. Federal Police’s Publishing Metadata from Criminal Investigations
  2.3. University of Nottingham Sending Personal Details of Job Applicants
  2.4. California’s Posting 14,000’s Social Security Numbers
  2.5. IRS’s Posting Social Security Numbers on Website
  2.6. Patient Data Breach at Rady Children’s Hospital
  2.7. Conclusion from the Cases
 3. Related Work
  3.1. Word2Vec
  3.2. Doc2Vec
 4. Enron Email Dataset
 5. Finding Careless Email Messages
  5.1. Distinguishing Email Messages with Replies
  5.2. Intermediate Result Data Format
  5.3. Classifying Email Messages
  5.4. Experiment Result
 6. Conclusion
 References

키워드

email big data careless activity detection security word2vec doc2vec

저자

  • Sung-Min Kim [ Konkuk University ]
  • Young-Guk Ha [ Konkuk University ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSEIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSEIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Software Engineering and Its Applications
  • 간기
    월간
  • pISSN
    1738-9984
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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