BERT와 SVC를 활용한 고정확도 이메일 스팸/피싱 탐지 시스템 연구

핵심 기술: 이 연구는 이메일 보안 위협, 특히 스팸 및 피싱 메일 탐지의 정확도를 높이기 위해 최신 자연어 처리(NLP) 기술인 BERT와 머신러닝 알고리즘인 Support Vector Classifier(SVC)를 결합한 모델을 제안합니다.

기술적 세부사항:
* 문제 정의: 기존 이메일 보안 시스템의 취약점(오탐, 미탐)과 사이버 보안 전문가 부족 문제를 지적하며, 이를 해결하기 위한 새로운 접근 방식의 필요성을 강조합니다.
* 데이터셋: Kaggle Email Spam Classification Dataset (5172개 이메일, 3002개 단어 카운트 특징)을 사용했으며, 39.4%의 스팸 비율로 데이터 불균형이 존재합니다.
* 데이터 전처리: 이메일 텍스트에 대해 소문자 변환, 토큰화, 불용어 제거, 이모지/HTML 태그/특수 문자/URL 제거, 표제어 추출(Lemmatization) 등의 정제 과정을 거쳤습니다.
* 특징 추출:
* One-Hot Encoding: 범주형 데이터에 사용되었으나 의미 관계 파악에 한계가 있습니다.
* TF-IDF Vectorization: 단어 빈도 기반으로 수치화하며 단순 텍스트 분류에 효과적이지만 문맥 파악에 약합니다.
* BERT Embeddings: 단어의 문맥적 의미를 파악하여 피싱 시도의 미묘한 언어적 단서를 포착하는 데 탁월하며, TF-IDF 및 One-Hot Encoding과 결합 시 가장 높은 성능을 보였습니다.
* 데이터 불균형 처리:
* SMOTE: 소수 클래스(스팸)의 합성 데이터 생성을 통해 재현율(recall)을 향상시켰습니다.
* Under-sampling: 다수 클래스(정상 메일) 수를 줄여 정밀도(precision)를 개선했습니다.
* Algorithmic Adjustments: SVC 모델의 class_weight='balanced' 옵션을 사용하여 소수 클래스에 가중치를 부여했습니다.
* 모델 선택 및 학습:
* SVC 모델: 높은 차원의 데이터 처리 능력, 최적의 분리 초평면(hyperplane) 학습 능력으로 선택되었습니다.
* 성능 비교: Random Forest, Neural Networks, Decision Trees, Naive Bayes 등과 비교하여 SVC가 재현율, F1-score 등 중요 지표에서 우수함을 보였습니다.
* 하이퍼파라미터 튜닝: GridSearchCV를 사용하여 최적의 설정을 찾았으며, C=1.0, kernel='RBF', gamma='scale', class_weight='balanced' 파라미터를 사용했습니다.
* 교차 검증: 5-fold cross-validation을 통해 과적합 방지 및 모델 평가 신뢰도를 높였습니다.
* 모델 구조: SVC는 데이터 포인트 간의 마진(margin)을 최대화하는 초평면을 찾아 클래스를 분리하며, 커널 함수를 사용하여 데이터 포인트 간의 유사성을 계산합니다.
* 프로세스: EDA → 전처리 및 데이터 분할(학습 80%, 테스트 20%) → 모델 로딩 및 초기화 → 모델 학습 → 모델 평가 순으로 진행됩니다.
* 도구: Python (3.7), Pandas, NumPy, Scikit-learn, NLTK, Matplotlib/Seaborn, BeautifulSoup, Joblib, Uvicorn, FastAPI 등을 사용했습니다.
* 배포: 브라우저 확장 프로그램 형태로 사용자 개인 컴퓨터에 설치되어 작동하는 것을 상정합니다.

개발 임팩트:
* 최종 테스트 결과, 98.65%의 높은 정확도를 달성하여 스팸 및 피싱 메일 탐지 성능을 크게 향상시켰습니다.
* BERT를 통한 문맥 이해 능력 덕분에 기존 시스템의 한계였던 오탐(False Positive) 및 미탐(False Negative)을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
* 데이터 불균형 문제를 해결하기 위한 다양한 기법의 적용이 실무 적용 가능성을 높입니다.

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