KR102506572B1 - 인스턴트 메신저 시스템에서 클린 서비스 가입자를 보호하기 위한 장치 및 방법 - Google Patents
인스턴트 메신저 시스템에서 클린 서비스 가입자를 보호하기 위한 장치 및 방법 Download PDFInfo
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Abstract
본 개시는 인스턴트 메신저 시스템에서, 클린 서비스 가입자를 보호하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 개시에 따르면, 클린 서비스 장치는 상기 인스턴트 메신저 시스템에서 채팅 서비스를 제공하는 복수의 서버들을 소개하는 서버 소개 정보를 획득하고, 상기 서버 소개 정보를 이용하여, 상기 복수의 서버들 중에서 불법 행위가 이루어지는 불법 서버로 의심되는 적어도 하나의 대상 서버를 선택하고, 검열 계정을 이용하여 상기 적어도 하나의 대상 서버에 접속하고, 상기 적어도 하나의 대상 서버에서 제공되는 서버 컨텐츠를 수집하고, 상기 서버 컨텐츠에 포함된 이미지, 및 텍스트를 이용하여 상기 적어도 하나의 대상 서버가 불법 서버일 확률을 지시하는 불법 확률을 연산하고, 상기 불법 확률이 임계 값 이상인 경우, 상기 적어도 하나의 대상 서버에 접속 중인 계정에 관한 블랙 계정 정보를 저장하고, 상기 블랙 계정 정보에 저장된 블랙 계정이 상기 클린 서비스 가입자가 개설한 클린 서버에 접속을 요청하는 경우, 상기 블랙 계정의 접속을 차단할 수 있다.
Description
본 개시(disclosure)는 일반적으로 클린 서비스 가입자를 보호하기 위한 것으로, 보다 구체적으로 인스턴트 메신저 시스템에서 채팅 서비스를 제공하는 다수의 서버들에 대하여, 불법 행위가 이루어지는 것으로 의심되는 불법 서버를 검열하고 불법 서버에 연관된 블랙 계정들을 차단함으로써, 클린 서비스 가입자들을 보호하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다.
총기 거래, 마약 거래, 음란물 공유, 아동·청소년 성 착취물 유포, 해킹 및 악성 프로그램 유포 등의 행위는 합법적으로 거래가 이루어질 수 없다. 최근, 총기 거래, 마약 거래, 음란물 공유, 원조 교제 모집 등의 불법 행위들은 모집이 쉽고 추적이 어려운 인스턴트 메신저를 통하여 이루어지고 있으며, 인스턴트 메신저를 통한 불법 행위의 시장 규모가 커지면서 많은 사회적 문제가 유발되고 있다.
인스턴트 메신저는 총기 거래, 마약 거래, 음란물 공유, 음란 채팅, 아동·청소년 성 착취물 유포, 해킹 및 악성 프로그램 유포 등을 예방할 수 있는 구체적인 수단을 구비하고 있지 않다. 일반적으로, 인스턴트 메신저는 피해자 또는 익명의 신고를 통해서 불법 행위를 확인하고, 가해자 또는 불법행위자에게 이메일(e-mail)로 경고를 하거나 회원 기능을 중지시킬 뿐 별다른 조치를 취하지 않는다. 다만, 일부 인스턴트 메신저 업체는 특정 단어가 들어가는 문구가 입력이 되면 자동으로 경고 메시지를 발송하는 형태의 채팅 시스템을 도입하여 활용하고 있지만, 이 또한 인스턴트 메신저를 통한 불법 행위를 차단할 수 없었으며, 대다수의 서비스 이용자를 보호할 수 없었다.
종래에 따르면, 인스턴트 메신저의 복수의 채팅방 서버들을 통해 이루어지는 불법 행위를 제한할 수 있는 방법이 전무하다시피 한 상태이며, 그에 따라, 청소년들부터 클린하게 메신저를 사용하는 성인들까지 무책임하고 비도덕적인 일부 사용자부터 보호할 수 있는 방법이 마련되어 있지 않았다. 특히, 인스턴트 메신저 업체는 별도의 신고가 없으면 수많은 채팅방 서버들에서 어떤 행위가 이루어지는지 일일이 확인할 수 없으며, 그에 따라 일반적인 서비스 이용자를 보호하기 어려운 문제가 있었다. 이에 대응하여 수많은 서버들 중에서 불법 행위가 이루어지는 서버를 효율적 또한 정확하게 찾아내고, 그에 따라 일반적인 서비스 이용자를 보호하기 위한 기술 개발이 요구되고 있다.
전술한 기술은 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 기술 정보로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공개된 공지 기술을 지시하지 않는다.
상술한 바와 같은 논의를 바탕으로, 본 개시(disclosure)는 인스턴트 메신저 시스템에서 채팅 서비스를 제공하는 다수의 서버들에 대하여, 불법 행위가 이루어지는 것으로 의심되는 불법 서버를 각출하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
또한, 본 개시는 인스턴트 메신저 시스템에서 불법 서버의 카테고리를 파악하고, 카테고리 특성을 고려하여 보다 높은 정확도로 불법 서버를 찾기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
또한, 본 개시는 인스턴트 메신저 시스템에서 불법 서버의 카테고리에 맞는 검열 계정을 생성하여 투입하여, 대상 서버가 불법 서버일 확률을 정밀하게 연산하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
또한, 본 개시는 인스턴트 메신저 시스템에서 불법 서버의 카테고리에 맞는 가중치와 비중을 고려하여, 대상 서버가 불법 서버일 확률을 정밀하게 연산하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
또한, 본 개시는 인스턴트 메신저 시스템에서 불법 서버에 연관된 블랙 계정들을 차단함으로써, 클린 서비스 가입자들을 보호하기 위한 장치 및 방법을 제공한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따르면, 인스턴트 메신저 시스템에서, 클린 서비스 가입자를 보호하기 위한 클린 서비스 장치의 동작 방법은 상기 인스턴트 메신저 시스템에서 채팅 서비스를 제공하는 복수의 서버들을 소개하는 서버 소개 정보를 획득하는 단계, 상기 서버 소개 정보를 이용하여, 상기 복수의 서버들 중에서 불법 행위가 이루어지는 불법 서버로 의심되는 적어도 하나의 대상 서버를 선택하는 단계, 검열 계정을 이용하여 상기 적어도 하나의 대상 서버에 접속하고, 상기 적어도 하나의 대상 서버에서 제공되는 서버 컨텐츠를 수집하는 단계, 상기 서버 컨텐츠에 포함된 이미지, 및 텍스트를 이용하여 상기 적어도 하나의 대상 서버가 불법 서버일 확률을 지시하는 불법 확률을 연산하는 단계, 상기 불법 확률이 임계 값 이상인 경우, 상기 적어도 하나의 대상 서버에 접속 중인 계정에 관한 블랙 계정 정보를 저장하는 단계, 및 상기 블랙 계정 정보에 저장된 블랙 계정이 상기 클린 서비스 가입자가 개설한 클린 서버에 접속을 요청하는 경우, 상기 블랙 계정의 접속을 차단하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일 실시 예에 따르면, 상기 불법 서버로 의심되는 적어도 하나의 대상 서버를 선택하는 단계는 상기 서버 소개 정보에 포함된 텍스트에 미리 설정되거나, 인공 신경망에 기반하여 학습된 키워드 문자가 존재하는지 여부에 기반하여 적어도 하나의 대상 서버를 선택하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치의 동작 방법은 상기 검열 계정을 통해 상기 적어도 하나의 대상 서버에 접속하기 전에, 상기 서버 소개 정보에 기반하여, 상기 적어도 하나의 대상 서버의 카테고리를 결정하는 단계, 상기 카테고리에 관련된 카테고리 문자를 무작위로 조합하여 상기 검열 계정의 아이디를 결정하는 단계, 및 상기 아이디를 이용하여 검열 계정을 생성하는 단계를 더 포함하고, 상기 카테고리는 총기, 마약, 음란물을 포함할 수 있다.
다른 일 실시 예에 따르면, 상기 불법 확률을 연산하는 단계는 상기 이미지의 픽셀 별 휘도와 색차 이미지를 이용하여, 상기 대상 서버의 불법 확률을 지시하는 제1 확률을 연산하는 단계, 상기 텍스트를 이용하여 상기 대상 서버의 불법 확률을 지시하는 제2 확률을 연산하는 단계, 상기 제1 확률에 제1 가중치를 적용하고, 상기 제2 확률에 제2 가중치를 적용하는 단계, 및 가중치 각각이 적용된 상기 제1 확률과 상기 제2 확률을 합산하여, 불법 확률을 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일 실시 예에 따르면, 상기 제1 확률을 연산하는 단계는 상기 이미지를 YUV 색공간의 YUV 이미지로 변환하는 단계, 상기 YUV 이미지의 픽셀 별로, 휘도, 청색 색차, 및 적색 색차에 관한 픽셀 벡터를 추출하는 단계, 상기 픽셀 별로, 상기 픽셀 벡터와 미리 설정된 기준 벡터 사이의, 휘도 차이, 청색 색차 차이, 적색 색차 차이를 연산하는 단계, 상기 휘도 차이에 휘도 비중을 적용하고, 상기 청색 색차 차이에 청색 색차 비중을 적용하고, 상기 적색 색차 차이에 적색 색차 비중을 적용하여, 차이 벡터를 결정하는 단계, 및 상기 YUV 이미지의 전체 픽셀들 중에서, 상기 차이 벡터의 요소들이 임계 차이 이내인 픽셀의 비율을 이용하여 제1 확률을 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일 실시 예에 따르면, 상기 제2 확률을 연산하는 단계는 상기 텍스트에 포함된 문자들 중에서 상기 키워드 문자의 비율을 이용하여 제2 확률을 연산하는 단계를 포함할 수 있다.
다른 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치의 동작 방법은 상기 카테고리가 총기나 마약인 경우, 상기 제2 가중치가 상기 제1 가중치 보다 크도록 설정하고, 상기 휘도 비중이 상기 청색 색차 비중과 상기 적색 색차 비중 보다 크도록 설정하는 단계, 및 상기 카테고리가 음란물인 경우, 상기 제1 가중치가 상기 제2 가중치 보다 크도록 설정하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다양한 각각의 측면들 및 특징들은 첨부된 청구항들에서 정의된다. 종속 청구항들의 특징들의 조합들(combinations)은, 단지 청구항들에서 명시적으로 제시되는 것뿐만 아니라, 적절하게 독립항들의 특징들과 조합될 수 있다.
또한, 본 개시에 기술된 임의의 하나의 실시 예(any one embodiment) 중 선택된 하나 이상의 특징들은 본 개시에 기술된 임의의 다른 실시 예 중 선택된 하나 이상의 특징들과 조합될 수 있으며, 이러한 특징들의 대안적인 조합이 본 개시에 논의된 하나 이상의 기술적 문제를 적어도 부분적으로 경감시키거나, 본 개시로부터 통상의 기술자에 의해 식별될 수 있는(discernable) 기술적 문제를 적어도 부분적으로 경감시키고, 나아가 실시 예의 특징들(embodiment features)의 이렇게 형성된 특정한 조합(combination) 또는 순열(permutation)이 통상의 기술자에 의해 양립 불가능한(incompatible) 것으로 이해되지만 않는다면, 그 조합은 가능하다.
본 개시에 기술된 임의의 예시 구현(any described example implementation)에 있어서 둘 이상의 물리적으로 별개의 구성 요소들은 대안적으로, 그 통합이 가능하다면 단일 구성 요소로 통합될 수도 있으며, 그렇게 형성된 단일한 구성 요소에 의해 동일한 기능이 수행된다면, 그 통합은 가능하다. 반대로, 본 개시에 기술된 임의의 실시 예(any embodiment)의 단일한 구성 요소는 대안적으로, 적절한 경우, 동일한 기능을 달성하는 둘 이상의 별개의 구성 요소들로 구현될 수도 있다.
본 발명의 특정 실시 예들(certain embodiments)의 목적은 종래 기술과 관련된 문제점 및/또는 단점들 중 적어도 하나를, 적어도 부분적으로, 해결, 완화 또는 제거하는 것에 있다. 특정 실시 예들(certain embodiments)은 후술하는 장점들 중 적어도 하나를 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은 인스턴트 메신저 시스템에서 채팅 서비스를 제공하는 다수의 서버들에 대하여, 불법 행위가 이루어지는 것으로 의심되는 불법 서버를 각출할 수 있게 한다.
또한, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은 불법 서버의 카테고리를 파악함으로써, 카테고리 특성을 고려하여 보다 높은 정확도로 불법 서버를 찾을 수 있게 한다.
또한, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은 불법 서버의 카테고리에 맞는 검열 계정을 생성하여 투입함으로써, 대상 서버가 불법 서버일 확률을 정밀하게 결정할 수 있게 한다.
또한, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은 불법 서버의 카테고리에 맞는 가중치와 비중을 고려함으로써, 대상 서버가 불법 서버일 확률을 정밀하게 결정할 수 있게 한다.
또한, 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 장치 및 방법은 불법 서버에 연관된 블랙 계정들을 차단함으로써, 클린 서비스 가입자들을 보호할 수 있게 한다.
본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
실시예들에 대한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함된, 첨부 도면은 다양한 실시예들을 제공하고, 상세한 설명과 함께 다양한 실시예들의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템에서, 클린 서비스 장치의 구성을 도시한다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템에서, 서버 소개 정보가 표시되는 서버 검색 UI 화면을 도시한다.
도 4는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템에서, 서버 컨텐츠가 표시되는 서버 컨텐츠 UI 화면을 도시한다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템에서, 클린 서비스 장치의 동작 방법에 관한 흐름도를 도시한다.
도 6은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템에서, 클린 서비스 장치가 대상 서버가 불법 서버일 확률을 결정하는 방법에 관한 흐름도를 도시한다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템을 도시한다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템에서, 클린 서비스 장치의 구성을 도시한다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템에서, 서버 소개 정보가 표시되는 서버 검색 UI 화면을 도시한다.
도 4는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템에서, 서버 컨텐츠가 표시되는 서버 컨텐츠 UI 화면을 도시한다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템에서, 클린 서비스 장치의 동작 방법에 관한 흐름도를 도시한다.
도 6은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템에서, 클린 서비스 장치가 대상 서버가 불법 서버일 확률을 결정하는 방법에 관한 흐름도를 도시한다.
본 개시에서 사용되는 용어들은 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 다른 실시 예의 범위를 한정하려는 의도가 아닐 수 있다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함할 수 있다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 용어들은 본 개시에 기재된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가질 수 있다. 본 개시에 사용된 용어들 중 일반적인 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 동일 또는 유사한 의미로 해석될 수 있으며, 본 개시에서 명백하게 정의되지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다. 경우에 따라서, 본 개시에서 정의된 용어일지라도 본 개시의 실시 예들을 배제하도록 해석될 수 없다.
이하에서 설명되는 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 하드웨어적인 접근 방법을 예시로서 설명한다. 하지만, 본 개시의 다양한 실시 예들에서는 하드웨어와 소프트웨어를 모두 사용하는 기술을 포함하고 있으므로, 본 개시의 다양한 실시 예들이 소프트웨어 기반의 접근 방법을 제외하는 것은 아니다.
이하 본 개시는 클린 서비스 가입자를 보호하기 위한 장치 및 방법에 관한 것이다. 구체적으로, 본 개시는 인스턴트 메신저 시스템에서 채팅 서비스를 제공하는 다수의 서버들에 대하여, 불법 행위가 이루어지는 것으로 의심되는 불법 서버를 각출하고 불법 서버에 연관된 블랙 계정들을 차단하기 위한 기술을 설명한다.
아래에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 다양한 실시예들을 상세히 설명한다. 그러나 본 개시의 기술적 사상은 다양한 형태로 변형되어 구현될 수 있으므로 본 명세서에서 설명하는 실시예들로 제한되지 않는다. 본 명세서에 개시된 실시예들을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술을 구체적으로 설명하는 것이 본 개시의 기술적 사상의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 공지 기술에 대한 구체적인 설명을 생략한다. 동일하거나 유사한 구성요소는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 명세서에서 어떤 요소가 다른 요소와 "연결"되어 있다고 기술될 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라 그 중간에 다른 요소를 사이에 두고 "간접적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 어떤 요소가 다른 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 요소 외에 또 다른 요소를 배제하는 것이 아니라 또 다른 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
일부 실시예들은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 설명될 수 있다. 이러한 기능 블록들의 일부 또는 전부는 특정 기능을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 및/또는 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 마이크로프로세서들에 의해 구현되거나, 소정의 기능을 위한 회로 구성들에 의해 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록들은 다양한 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 본 개시의 기능 블록이 수행하는 기능은 복수의 기능 블록에 의해 수행되거나, 본 개시에서 복수의 기능 블록이 수행하는 기능들은 하나의 기능 블록에 의해 수행될 수도 있다. 또한, 본 개시는 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다.
또한, 본 개시에서, 특정 조건의 만족(satisfied), 충족(fulfilled) 여부를 판단하기 위해, 초과 또는 미만의 표현이 사용되었으나, 이는 일 예를 표현하기 위한 기재일 뿐 이상 또는 이하의 기재를 배제하는 것이 아니다. '이상'으로 기재된 조건은 '초과', '이하'로 기재된 조건은 '미만', '이상 및 미만'으로 기재된 조건은 '초과 및 이하'로 대체될 수 있다.
도 1은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템(100)을 도시한다.
인스턴트 메신저 시스템(100)은 온라인 채팅방 서버에서 복수의 사용자들에게 이미지, 텍스트, 음성을 통한 소통 서비스를 제공하는 시스템을 지시한다. 인스턴트 메신저는 사용자들이 온라인으로 소통할 수 있게 하는 채팅방 서버를 사용자들에게 제공할 수 있고, 사용자들은 채팅방 서버에 접속하여 이미지, 텍스트, 음성을 이용하여 서로 소통할 수 있다. 여기서, 클린 서비스 제공자는 인스턴트 메신저의 사용자들 중에서 클린 서비스 가입자에 대하여 채팅방 서버의 컨텐츠를 확인하고 불법 행위와 관련된 불법 계정을 차단하여 클린 서비스 가입자를 보호할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 인스턴트 메신저 시스템(100)은 서비스 가입자들이 사용하는 사용자 단말들(130), 인스턴트 메신저 서버(140), 클린 서비스 장치(150), 데이터베이스(160), 및 네트워크(170)를 포함할 수 있다.
사용자 단말들(130)은 인스턴트 메신저 서비스에 가입된 회원들이 사용하는 단말을 지시한다. 회원들 각각은 사용자 단말(110)을 이용하여 인스턴트 메신저 서비스를 통해 제공되는 채팅방 서버에 접속할 수 있고, 채팅방 서버에서 컨텐츠를 공유하여 서로 소통할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 사용자 단말(110)은 컴퓨터 장치로 구현되는 고정형 단말이거나 이동형 단말을 포함할 수 있다. 구체적으로, 사용자 단말(110)은 스마트폰(smart phone), 휴대폰, 네비게이션, 컴퓨터, 노트북, 디지털방송용 단말, PDA(personal digital assistants), PMP(portable multimedia player), 태블릿 PC를 지시할 수 있다. 사용자 단말(110)은 무선 또는 유선 통신 방식을 이용하여 네트워크(170)를 통해 인스턴트 메신저 서버(140), 클린 서비스 장치(150) 중 적어도 하나와 통신을 수행할 수 있다.
인스턴트 메신저 서버(140)는 사용자들에게 인스턴트 메신저 서비스를 제공하는 기능을 수행한다. 인스턴트 메신저 서버(140)는 명령, 코드, 파일, 컨텐츠, 서비스 등을 제공하는 컴퓨터 장치 또는 복수의 컴퓨터 장치들로 구현될 수 있다. 인스턴트 메신저 서버(140)는 채팅 서비스를 제공하는 복수의 서버들을 생성하고, 복수의 서버들을 통해 사용자들에게 채팅 공간을 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 인스턴트 메신저 서버(140)는 SNS, 카카오톡, 텔레그램, 디스코드와 같이 사용자들에게 온라인 채팅방을 제공하는 기능을 수행하는 모든 서버를 지시할 수 있다.
클린 서비스 장치(150)는 인스턴트 메신저의 사용자들 중에서 클린 서비스를 가입한 클린 서비스 가입자에게 클린한 채팅 서비스 환경을 제공하는 기능을 수행한다. 구체적으로, 클린 서비스 장치(150)는 클린 서비스 가입자가 채팅방 서버를 개설하는 경우, 불법 계정으로 인식된 계정의 접속을 차단할 수 있다. 또한, 클린 서비스 가입자가 이미 접속한 채팅방 서버에 불법 계정이 업로드하는 컨텐츠를 블라인드 처리하여 차단할 수 있다. 즉, 인스턴트 메신저 서비스를 이용하는 사용자들 중 일부는 클린 서비스에 가입할 수 있으며, 클린 서비스 장치(150)는 불법 계정을 차단하거나 불법 계정이 공유하는 컨텐츠를 차단하여 클린 서비스 가입자를 보호할 수 있다.
도 1에 도시된 바와 같이, 인스턴트 메신저 시스템(100)의 구성요소들은 네트워크(170)를 통해 연결될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 네트워크(170)는 복수의 단말 및 서버들과 같은 각각의 노드 상호 간에 정보 교환이 가능한 연결 구조를 의미하는 것으로, 이러한 네트워크의 일 예에는 RF, 3GPP(3rd generation partnership project) 네트워크, LTE(long term evolution) 네트워크, 5GPP(5rd generation partnership project) 네트워크, WIMAX(world interoperability for microwave access) 네트워크, 인터넷(internet), LAN(local area network), Wireless LAN(wireless local area network), WAN(wide area network), PAN(personal area network), 블루투스 (bluetooth) 네트워크, NFC 네트워크, 위성 방송 네트워크, 아날로그 방송 네트워크, DMB(digital multimedia broadcasting) 네트워크 등이 포함되나 이에 한정되지는 않는다.
도 2는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템(100)에서, 클린 서비스 장치(150)의 구성(200)을 도시한다. 이하 사용되는 '??부', '??기' 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어, 또는, 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 클린 서비스 장치(150)는 메모리(210), 프로세서(220), 통신부(230), 입출력 인터페이스(240), 및 디스플레이부(250)를 포함할 수 있다.
메모리(210)는 클린 서비스 장치(150)의 동작을 위한 기본 프로그램, 응용 프로그램, 설정 정보 등의 데이터를 일시적 또는 영구적으로 저장한다. 메모리(210)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory) 및 디스크 드라이브와 같은 비소멸성 대용량 기록장치(permanent mass storage device)를 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. 이러한 소프트웨어 구성요소들은 드라이브 메커니즘(drive mechanism)을 이용하여 메모리(210)와 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체로부터 로딩될 수 있다. 이러한 별도의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체는 플로피 드라이브, 디스크, 테이프, DVD/CD-ROM 드라이브, 메모리 카드 등의 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체를 포함할 수 있다. 실시예에 따라서, 소프트웨어 구성요소들은 컴퓨터에서 판독 가능한 기록 매체가 아닌 통신부(230)를 통해 메모리(210)에 로딩될 수도 있다. 또한, 메모리(210)는 프로세서(220)의 요청에 따라 저장된 데이터를 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 메모리(210)는 채팅 서비스를 제공하는 복수의 서버들에 대하여, 서버들을 소개하는 서버 소개 정보를 저장할 수 있다. 또한, 메모리(210)는 불법 서버로 의심되는 적어도 하나의 대상서버에 관한 서버 컨텐츠를 저장할 수 있다.
프로세서(220)는 클린 서비스 장치(150)의 전반적인 동작들을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(220)는 통신부(230)를 통해 신호가 송신 및 수신되도록 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(220)는 기본적인 산술, 로직 및 입출력 연산을 수행함으로써, 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리하도록 구성될 수 있다. 명령은 메모리(210) 또는 통신부(230)에 의해 프로세서(220)로 제공될 수 있다. 예를 들어 프로세서(220)는 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 수신되는 명령을 실행하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 프로세서(220)는 클린 서비스 장치(150)가 후술하는 다양한 실시 예들에 따른 동작들을 수행하도록 제어할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 프로세서(220)는 인스턴트 메신저 시스템에서 채팅 서비스를 제공하는 복수의 서버들을 소개하는 서버 소개 정보를 획득하고, 서버 소개 정보를 이용하여, 복수의 서버들 중에서 불법 행위가 이루어지는 불법 서버로 의심되는 적어도 하나의 대상 서버를 선택하고, 검열 계정을 이용하여 적어도 하나의 대상 서버에 접속하고, 적어도 하나의 대상 서버에서 제공되는 서버 컨텐츠를 수집하고, 서버 컨텐츠에 포함된 이미지, 및 텍스트를 이용하여 적어도 하나의 대상 서버가 불법 서버일 확률을 지시하는 불법 확률을 연산하고, 불법 확률이 임계 값 이상인 경우, 적어도 하나의 대상 서버에 접속 중인 계정에 관한 블랙 계정 정보를 저장하고, 블랙 계정 정보에 저장된 블랙 계정이 클린 서비스 가입자가 개설한 클린 서버에 접속을 요청하는 경우, 블랙 계정의 접속을 차단하도록 제어할 수 있다.
통신부(230)는 무선 채널을 통해 신호를 송수신하기 위한 기능들을 수행한다. 통신부(230)의 전부 또는 일부는 송신부, 수신부, 송수신부로 지칭될 수 있다. 통신부(230)는 통신망을 통해 클린 서비스 장치(150)와 적어도 하나의 다른 노드가 서로 통신하기 위한 기능을 제공할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치(150)의 프로세서(220)가 메모리(210)와 같은 기록 장치에 저장된 프로그램 코드에 따라 요청 신호를 생성한 경우, 요청 신호는 통신부(230)의 제어에 따라 통신망을 통해 적어도 하나의 다른 노드로 전달될 수 있다. 역으로, 적어도 하나의 다른 노드의 프로세서의 제어에 따라 제공되는 제어 신호나 명령, 콘텐츠, 파일 등이 통신부(230)를 통해 클린 서비스 장치(150)로 수신될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 통신부(230)는 인스턴트 메신저 시스템에서 채팅 서비스를 제공하는 복수의 서버들을 소개하는 서버 소개 정보를 수신할 수 있다. 또한, 통신부(230)는 인스턴트 메신저 서버에 블랙 계정의 접속을 차단을 요청하는 요청 메시지를 송신할 수 있다.
입출력 인터페이스(240)는 입출력 장치(미도시)와의 인터페이스를 위한 수단일 수 있다. 이때 입력 장치는 예를 들어 키보드 또는 마우스 등의 장치를, 그리고 출력 장치는 이미지를 표시하기 위한 디스플레이부 등과 같은 장치의 형태로 구비될 수 있다. 다른 예로 입출력 인터페이스(240)는 터치스크린과 같이 입력과 출력을 위한 기능이 하나로 통합된 장치와의 인터페이스를 위한 수단일 수도 있다. 구체적으로, 클린 서비스 장치(150)의 프로세서(220)는 메모리(210)에 로딩된 컴퓨터 프로그램의 명령을 처리함에 있어서 서버가 제공하는 데이터를 이용하여 구성되는 서비스 화면이나 컨텐츠가 입출력 인터페이스(240)를 통해 디스플레이에 표시될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 입출력 인터페이스(240)는 디스플레이부(250)와의 인터페이스를 위한 수단을 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(240)는 디스플레이부(250)에 표시된 웹 브라우징 윈도우에 대한 사용자 입력을 수신할 수 있고, 전술한 사용자 입력에 응답하여 디스플레이부(250)를 통해 출력할 출력 데이터를 프로세서(220)로부터 전달받을 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 입출력 인터페이스(240)는 클린 서비스 제공자로부터 클린 서비스 장치(150)를 제어하기 위한 사용자 입력을 획득할 수 있다.
디스플레이부(250)는 하나 이상의 디스플레이를 포함하는 디스플레이 모듈을 지시한다. 디스플레이부(250)에 포함된 하나 이상의 디스플레이 각각은 개별적으로 독립된 컨텐츠를 표시할 수 있고, 전술한 하나 이상의 디스플레이가 결합하여 단일 컨텐츠를 표시할 수도 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 디스플레이부(250)에 포함된 하나 이상의 디스플레이는 물리적으로 분리된 다중 디스플레이를 포함할 수 있고, 물리적으로 결합된 다중 디스플레이일 수도 있으며, 하나의 화면을 분할하여 사용할 수 있는 디스플레이일 수도 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 디스플레이부(250)는 클린 서비스 장치(150)의 운용 현황에 관한 정보를 디스플레이 화면에 표시할 수 있다.
클린 서비스 장치(150)는 인공 신경망 모델 구조를 포함할 수 있다. 클린 서비스 장치(150)는 하드웨어로 구현되는 경우, 기계학습 모델의 처리에 특화된 하드웨어 구조를 포함할 수 있다. 인공 신경망은 복수의 신경망 레이어들을 포함할 수 있으며, DNN(deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 상기 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있다. 인공 신경망은 텍스트를 입력 받고, 텍스트로부터 불법 행위를 검출하기 위한 키워드 문자를 새롭게 결정하거나, 텍스트에 키워드 문자가 존재하는지 여부를 결정하고, 결정 결과를 출력하도록 학습될 수 있다.
클린 서비스 장치(150)는 인스턴트 메신저 시스템에서 제공되는 복수의 서버들로부터 서버 소개 정보를 추출하고, 서버 소개 정보를 이용하여 불법 행위가 이루어지는 불법 서버로 의심되는 적어도 하나의 대상 서버를 선택한다. 이후, 클린 서비스 장치(150)는 적어도 하나의 대상 서버에서 공유되는 컨텐츠를 확인하여 적어도 하나의 대상 서버가 불법 서버일 확률을 연산하고, 확률이 미리 설정된 임계 값 이상인 경우 해당 불법 서버에 접속 중인 블랙 계정을 저장하여 별도로 관리할 수 있다. 이후 클린 서비스 장치(150)는 클린 서비스 가입자에 대한 블랙 계정의 컨텐츠 공유를 차단함으로써, 클린 서비스 가입자를 보호할 수 있다.
인스턴트 메신저 시스템에서 수많은 서버들은 실시간적으로 계속 개설 및 폐쇄되고 있으며, 모든 서버들에 대하여 불법 행위가 이루어지는지 여부를 확인하는 것은 실질적으로 불가능하다. 따라서, 본 개시에 따른 클린 서비스 장치(150)는 서버 소개 정보를 이용하여 검열의 대상이 되는 적어도 하나의 대상 서버를 선별하고, 선별된 대상 서버를 정밀하게 검열한다. 여기서, 클린 서비스 장치(150)는 선택된 대상 서버의 불법 카테고리를 파악하고, 카테고리 별 특징을 고려하여 가중치와 비중을 적용함으로써 대상 서버가 불법 서버일 확률을 정밀하게 연산할 수 있다. 그에 따라, 클린 서비스 장치(150)는 불법 서버에서 활동 중인 불법 계정에 관한 블랙 계정 정보를 저장하거나 관리할 수 있으며, 불법 계정으로부터 클린 서비스 이용자를 보호할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 블랙 계정 정보는 불법 계정의 이메일 주소, 전화번호, 불법 계정을 지시하는 식별자를 포함할 수 있다. 이하에서, 클린 서비스 장치가 적어도 하나의 대상 서버를 선택하고, 카테고리를 확인하여 대상 서버가 불법 서버일 확률을 연산하고, 그에 따라 클린 서비스 가입자를 보호하는 방법이 상세히 설명된다.
도 3은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템(100)에서, 서버 소개 정보가 표시되는 서버 검색 UI 화면(300)을 도시한다.
사용자는 사용자 단말(110)을 이용하여 인스턴트 메신저 상에서 개설된 복수의 서버들을 확인할 수 있으며, 이에 대응하여 사용자 단말(110)은 현재 개설된 서버들에 관한 서버 검색 UI 화면(300)을 디스플레이에 표시할 수 있다. 사용자는 사용자 단말(110)의 디스플레이 화면에 특정 영역에 대한 터치(touch), 탭(tap), 클릭(click) 등을 통해 접속하고자 하는 서버를 선택할 수 있다.
클린 서비스 제공자는 인스턴트 메신저 상에서 개설된 복수의 서버들을 검색할 수 있으며, 클린 서비스 장치(150)는 서버 검색 UI 화면(300)에 표시되는 서버 소개 정보를 추출할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 서버 소개 정보는 서버를 소개하는 썸네일 이미지, 서버의 명칭과 내용에 관한 텍스트를 포함할 수 있다.
서버 검색 UI 화면(300)을 참고하면, 복수의 서버들은 서버의 컨텐츠를 소개하기 위한 서버 소개 정보와 함께, 리스트 형식으로 표시될 수 있다. 서버 검색 UI 화면(300)은 서버의 썸네일 이미지를 표시하는 제1 소개 영역(310), 서버의 명칭, 및 내용에 관한 텍스트를 표시하는 제2 소개 영역(360)을 포함할 수 있다. 또한, 서버 검색 UI 화면(300)은 복수의 서버들 각각에 대하여 썸네일 이미지와 서버의 명칭 및 내용에 관한 텍스트를 리스트 형식으로 표시할 수 있다.
클린 서비스 장치(150)는 제1 소개 영역(310)에 표시되는 썸네일 이미지, 제2 소개 영역(360)에 표시되는 서버의 명칭과 내용에 관한 텍스트를 추출함으로써, 복수의 서버들 별로 서버 소개 정보를 획득할 수 있다. 이후, 클린 서비스 장치(150)는 서버 소개 정보를 이용하여 불법 행위가 이루어지는 것으로 의심되는 적어도 하나의 대상 서버를 선택할 수 있다. 클린 서비스 장치(150)는 서버 소개 정보에 포함된 이미지나 텍스트를 분석함으로써, 복수의 서버들 중에서 적어도 하나의 대상 서버를 선택할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치(150)는 서버 소개 정보에 포함된 텍스트에 미리 설정된 키워드 문자가 존재하는지 여부에 기반하여 적어도 하나의 대상 서버를 선택할 수 있다. 여기서, 키워드 문자는 불법 행위를 검출하기 위한 키워드, 키워드의 은어, 및 관련 키워드를 모두 포함할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 키워드 문자는 마약, 총, 음란물을 포함할 수 있다. 또한, 우유주사는 프로포폴 마약의 은어로 사용되고 있으며, 거우는 총의 은어로 사용되고 있는 점을 고려할 때, 키워드 문자는 우유주사, 거우를 포함할 수 있다. 키워드 문자는 시대적 상황이나 배경에 따라 자유롭게 변경될 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 키워드 문자는 딥러닝(deep learning)과 같은 인공 신경망을 통해 학습된 키워드 문자를 포함할 수 있다. 인공 신경망은 텍스트를 입력 받고, 텍스트로부터 불법 행위를 검출하기 위한 키워드 문자를 새롭게 결정하거나, 텍스트에 키워드 문자가 존재하는지 여부를 결정하고, 결정 결과를 출력하도록 학습될 수 있다. 구체적으로, 인공 신경망은 마약, 총, 음란물 범죄 중 적어도 하나가 일어난 채팅방 서버에 포함된 텍스트를 학습 데이터로 하고, 다수의 채팅방 서버들에서 공통적으로 언급되는 단어나 문장을 확인하여 키워드 문자를 결정할 수 있다. 또한, 인공 신경망은 채팅방 서버에 포함된 텍스트에 키워드 문자가 존재하는지 여부를 결정할 수 있다.
도 3을 참고하면, 클린 서비스 장치(150)는 서버 소개 정보에서 '우유주사'키워드 문자를 검출하여, KMK 서버를 적어도 하나의 대상 서버로 선택할 수 있다.
본 개시의 다른 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치(150)는 인공 신경망을 이용하여 서버 소개 정보에 포함된 이미지를 분석하여 적어도 하나의 대상 서버를 선택할 수 있다. 음란물과 관련된 서버의 경우 자극적인 썸네일 이미지가 자주 사용된다. 따라서, 클린 서비스 장치(150)는 인공 신경망을 이용하여 썸네일 이미지가 음란물 관련 서버인지 여부를 결정할 수 있다. 여기서, 인공 신경망은 복수의 신경망 레이어들이 포함된 모델 구조를 지시할 수 있다. 인공 신경망은 DNN(deep neural network), CNN(convolutional neural network), RNN(recurrent neural network), RBM(restricted boltzmann machine), DBN(deep belief network), BRDNN(bidirectional recurrent deep neural network), 심층 Q-네트워크(deep Q-networks) 또는 중 둘 이상의 조합 중 하나일 수 있으나, 전술한 예에 한정되지 않는다. 인공 신경망은 썸네일 이미지를 입력 받고, 입력 받은 썸네일이 음란물 관련 이미지인지 여부를 판단하도록 미리 학습될 수 있다. 클린 서비스 장치(150)는 미리 학습된 인공 신경망을 이용하여 썸네일 이미지를 입력 받고 입력 받은 이미지가 음란물 관련 이미지를 판단할 수 있다. 클린 서비스 장치(150)는 서버 소개 정보에 포함된 이미지가 음란물 관련 이미지인 서버를 적어도 하나의 대상 서버로 선택할 수 있다.
도 4는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템(100)에서, 서버 컨텐츠가 표시되는 서버 컨텐츠 UI 화면(400)을 도시한다.
서버 컨텐츠 UI 화면(400)을 참고하면, 대상 서버에서 이용 가능한 컨텐츠가 영역 별로 구분되어 표시될 수 있다. 서버 컨텐츠 UI 화면(400)은 서버의 게시판 목록을 표시하는 제1 컨텐츠 영역(410), 서버의 컨텐츠 내용을 표시하는 제2 컨텐츠 영역(420)을 포함할 수 있다. 또한, 제2 컨텐츠 영역(420)은 컨텐츠 이미지(430)와 컨텐츠 텍스트(440)를 표시할 수 있다.
클린 서비스 장치(150)는 적어도 하나의 대상 서버가 선택된 이후에, 검열 계정을 생성하고, 검열 계정을 이용하여 적어도 하나의 대상 서버에 접속하여 서버 컨텐츠를 수집할 수 있다.
클린 서비스 장치(150)가 적어도 하나의 대상 서버에 접속하기 위하여는 검열 계정이 필요하다. 그러나, 검열 계정이 단순한 경우 불법 서버의 개설자가 검열 계정을 인식하고 이를 차단할 수 있으므로, 클린 서비스 장치(150)는 불법 서버의 카테고리의 특징에 맞게 검열 계정 아이디를 결정하여 높은 확률로 불법 서버를 검출할 수 있다. 구체적으로, 클린 서비스 장치(150)는 서버 소개 정보에 기반하여 적어도 하나의 대상 서버의 카테고리를 결정하고, 카테고리의 특징을 고려하여 카테고리에 관련된 카테고리 문자를 무작위로 조합함으로써 검열 계정의 아이디를 결정할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 카테고리는 총기, 마약, 음란물을 포함할 수 있다. 즉, 클린 서비스 장치(150)는 서버 소개 정보에 기반하여 적어도 하나의 대상 서버가 총기 카테고리, 마약 카테고리, 음란물 카테고리 중 적어도 하나를 결정할 수 있다. 이후, 클린 서비스 장치(150)는 카테고리 특징을 고려하여 계정 접속을 위한 아이디를 결정할 수 있다. 일 예에 따르면, 카테고리가 마약인 경우에서, 카테고리 문자는 필로폰의 은어인 ice, snowflower, 피로회복제와 관련 용어인 lover를 포함할 수 있다. 이 경우, 클린 서비스 장치(150)는 카테고리 문자를 무작위로 조합하여 icelover를 검열 계정의 아이디로 결정할 수 있고, 검열 계정을 이용하여 적어도 하나의 대상 서버에 접속할 수 있다.
이후, 클린 서비스 장치(150)는 적어도 하나의 대상 서버에서 제공되는 서버 컨텐츠를 수집할 수 있다. 클린 서비스 장치(150)는 제1 컨텐츠 영역(410)에 표시되는 게시판들 각각에서, 제2 컨텐츠 영역(420)에 표시되는 이미지와 텍스트를 추출함으로써, 서버 컨텐츠를 획득할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 서버 컨텐츠는 서버에서 제공되는 이미지 컨텐츠, 텍스트 컨텐츠를 포함할 수 있다.
클린 서비스 장치(150)는 서버 컨텐츠에 포함된 이미지, 및 텍스트를 이용하여 적어도 하나의 대상 서버가 불법 서버일 확률을 연산할 수 있다. 클린 서비스 장치(150)는 서버 컨텐츠에 포함된 이미지로부터 제1 확률을 연산하고, 텍스트로부터 제2 확률을 연산할 수 있다. 이후, 클린 서비스 장치(150)는 제1 확률에 제1 가중치를 적용하고, 제2 확률에 제2 가중치를 적용하고, 가중치가 적용된 제1 확률과 제2 확률을 합산하여 불법 확률을 연산할 수 있다.
구체적으로, 클린 서비스 장치(150)는 이미지의 픽셀 별 휘도와 색차 이미지를 이용하여, 대상 서버의 불법 확률을 지시하는 제1 확률을 연산할 수 있다. 인간의 시각 체계는 휘도 성분에 민감하고 색상에 덜 민감하다. 따라서, 클린 서비스 장치(150)는 서버 컨텐츠의 색상 종류 중심의 RGB 이미지를 휘도와 색상 중심의 YUV 이미지로 변환하고, YUV 이미지를 픽셀 단위로 분석할 수 있다. 또한, 음란물 이미지의 경우 인간의 피부색이 많이 표현되므로, 클린 서비스 장치(150)는 인간의 피부색에 관한 기준 휘도, 기준 색차를 설정하고, 픽셀 별로 이미지의 휘도 및 색차에 관한 픽셀 벡터를 기준 휘도 및 기준 색차에 관한 기준 픽셀 벡터와 비교함으로써, 이미지가 음란물 관련 이미지인지 여부를 보다 정밀하게 결정할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치(150)는 서버 컨텐츠의 이미지를 YUV 색공간의 YUV 이미지로 변환하고, YUV 이미지의 픽셀마다, 휘도, 청색 색차, 및 적색 색차에 관한 픽셀 벡터를 추출할 수 있다. 또한, 클린 서비스 장치(150)는 픽셀 별로, 픽셀 벡터와 미리 설정된 기준 벡터 사이의, 휘도 차이, 청색 색차 차이, 적색 색차 차이를 연산할 수 있다. 이후, 클린 서비스 장치(150)는 휘도 차이에 휘도 비중을 적용하고, 청색 색차 차이에 청색 색차 비중을 적용하고, 적색 색차 차이에 적색 색차 비중을 적용하여, 차이 벡터를 결정할 수 있다. 클린 서비스 장치(150)는 YUV 이미지의 전체 픽셀들 중에서, 차이 벡터의 요소들이 임계 차이 이내인 픽셀의 비율을 이용하여 제1 확률을 결정할 수 있다.
이후, 클린 서비스 장치(150)는 텍스트를 이용하여 대상 서버의 불법 확률을 지시하는 제2 확률을 연산할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치(150)는 텍스트에 포함된 문자들 중에서 키워드 문자의 비율을 이용하여 제2 확률을 연산할 수 있다.
클린 서비스 장치(150)는 제1 확률에 제1 가중치를 적용하고, 제2 확률에 제2 가중치를 적용하고, 가중치 각각이 적용된 제1 확률과 제2 확률을 합산하여, 불법 확률을 결정할 수 있다. 다만, 카테고리가 총기인 경우, 마약인 경우, 음란물인 경우에 따라, 불법 서버일 확률을 결정하는 이미지와 텍스트의 중요도가 상이하다. 구체적으로, 총기 거래나 마약 거래는 이미지 보다 텍스트로 확인되는 비중이 더 높으며, 대부분의 총기, 마약의 색상이 청색이나 적색과 상관없이 무채색이다. 반면, 음란물 거래는 텍스트 보다 이미지로 확인되는 비중이 더 높다. 따라서, 본 개시에 따른 클린 서비스 장치(150)는 카테고리 별로 이미지에 적용되는 제1 가중치, 텍스트에 적용되는 제2 가중치, 휘도나 색차에 적용되는 비중을 조정하여 불법 서버일 확률을 보다 정밀하게 결정할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치(150)는 카테고리가 총기나 마약인 경우 제2 가중치가 제1 가중치 보다 크도록 설정하고 휘도 비중이 청색 색차 비중과 적색 색차 비중 보다 크도록 설정할 수 있다. 또한, 클린 서비스 장치(150)는 카테고리가 음란물인 경우, 제1 가중치가 제2 가중치 보다 크도록 설정할 수 있다. 클린 서비스 장치(150)는 비중들을 결정하여 제1 확률을 연산하고, 가중치들을 결정하여 불법 확률을 연산할 수 있다.
이후, 클린 서비스 장치(150)는 연산된 불법 확률이 임계 값 이상인 경우, 적어도 하나의 대상 서버에 접속 중인 계정에 관한 블랙 계정을 확인할 수 있다. 클린 서비스 장치(150)는 불법 확률이 미리 설정된 임계 값 이상인 경우 적어도 하나의 대상 서버를 불법 서버로 판단하고, 불법 서버에 접속 중인 블랙 계정에 관한 블랙 계정 정보를 추출하여 저장할 수 있다. 본 개시의 일 실시 예에 따르면, 블랙 계정 정보는 블랙 계정의 아이디, 이메일, 전화번호, 및 블랙 계정을 지시하는 식별자 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 추후에, 클린 서비스 장치(150)는 클린 서비스 가입자가 개설한 서버에 블랙 계정이 접속을 요청하는 경우, 블랙 계정의 접속을 차단할 수 있다. 또한, 클린 서비스 가입자가 이미 접속한 채팅방 서버에 불법 계정이 컨텐츠를 업로드하는 경우, 컨텐츠를 블라인드 처리하여 차단할 수 있다.
도 5는 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템(100)에서, 클린 서비스 장치(150)의 동작 방법에 관한 흐름도(500)를 도시한다. 도 5는 프로세서(220)의 동작 방법을 예시한다.
도 5를 참고하면 단계(501)에서, 클린 서비스 장치(150)는 인스턴트 메신저 시스템에서 채팅 서비스를 제공하는 복수의 서버들을 소개하는 서버 소개 정보를 획득한다. 클린 서비스 장치(150)는 인스턴트 메신저 서버(140)가 제공하는 복수의 서버들 각각에 대응되는 서버 소개 정보를 추출할 수 있다.
단계(503)에서, 클린 서비스 장치(150)는 서버 소개 정보를 이용하여, 복수의 서버들 중에서 불법 행위가 이루어지는 불법 서버로 의심되는 적어도 하나의 대상 서버를 선택한다. 클린 서비스 장치(150)는 서버 소개 정보의 이미지와 텍스트 중 적어도 하나로부터 검열의 대상이 되는 적어도 하나의 대상 서버를 결정할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치(150)는 서버 소개 정보에 포함된 텍스트에 미리 설정된 키워드 문자가 존재하는지 여부에 기반하여 적어도 하나의 대상 서버를 선택할 수 있다.
단계(505)에서, 클린 서비스 장치(150)는 검열 계정을 이용하여 적어도 하나의 대상 서버에 접속하고, 적어도 하나의 대상 서버에서 제공되는 서버 컨텐츠를 수집한다. 클린 서비스 장치(150)는 검열 계정을 생성하여 검열 계정으로 대상 서버에 접속하고, 적어도 하나의 대상 서버에서 제공되는 이미지, 텍스트를 수집할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치(150)는 검열 계정을 통해 적어도 하나의 대상 서버에 접속하기 전에, 서버 소개 정보에 기반하여, 적어도 하나의 대상 서버의 카테고리를 결정하고, 카테고리에 관련된 카테고리 문자를 무작위로 조합하여 검열 계정의 아이디를 결정하고, 아이디를 이용하여 검열 계정을 생성할 수 있다. 여기서, 카테고리는 총기, 마약, 음란물을 포함할 수 있다.
단계(507)에서, 클린 서비스 장치(150)는 서버 컨텐츠에 포함된 이미지, 및 텍스트를 이용하여 적어도 하나의 대상 서버가 불법 서버일 확률을 지시하는 불법 확률을 연산한다. 클린 서비스 장치(150)는 이미지를 이용하여 제1 확률을 연산하고, 텍스트를 이용하여 제2 확률을 연산하고, 제1 확률과 제2 확률 각각에 가중치를 적용하여 합산함으로써 불법 확률을 연산할 수 있다.
단계(509)에서, 클린 서비스 장치(150)는 불법 확률이 임계 값 이상인 경우, 적어도 하나의 대상 서버에 접속 중인 계정에 관한 블랙 계정 정보를 저장한다. 클린 서비스 장치(150)는 연산된 불법 확률이 미리 설정된 임계 값 이상인 경우 적어도 하나의 대상 서버를 불법 서버로 결정하고, 적어도 하나의 대상 서버에 접속중인 계정에 관한 블랙 계정 정보를 수집할 수 있다.
단계(511)에서, 클린 서비스 장치(150)는 블랙 계정 정보에 저장된 블랙 계정이 클린 서비스 가입자가 개설한 클린 서버에 접속을 요청하는 경우, 블랙 계정의 접속을 차단한다. 클린 서비스 장치(150)는 블랙 계정 정보를 데이터베이스화하여 저장하고 있으며, 클린 서비스 가입자가 개설한 서버에 대한 블랙 계정의 접속을 차단하거나 블랙 계정으로부터 클린 서비스 가입자에게 노출되는 컨텐츠를 차단할 수 있다.
도 6은 본 개시의 다양한 실시 예들에 따른 인스턴트 메신저 시스템(100)에서, 클린 서비스 장치(150)가 대상 서버가 불법 서버일 확률을 결정하는 방법에 관한 흐름도(600)를 도시한다. 도 6은 프로세서(220)의 동작 방법을 예시한다.
도 6을 참고하면 단계(601)에서, 클린 서비스 장치(150)는 이미지의 픽셀 별 휘도와 색차 이미지를 이용하여, 대상 서버의 불법 확률을 지시하는 제1 확률을 연산한다. 클린 서비스 장치(150)는 인간의 시각 체계를 고려하여 RGB 이미지가 아닌 YUV 이미지를 이용하고, YUV 이미지에서 픽셀 별로 기준 픽셀과의 차이를 확인함으로써, 제1 확률을 연산할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치(150)는 이미지를 YUV 색공간의 YUV 이미지로 변환하고, YUV 이미지의 픽셀 별로, 휘도, 청색 색차, 및 적색 색차에 관한 픽셀 벡터를 추출하고, 픽셀 별로, 픽셀 벡터와 미리 설정된 기준 벡터 사이의, 휘도 차이, 청색 색차 차이, 적색 색차 차이를 연산하고, 휘도 차이에 휘도 비중을 적용하고, 청색 색차 차이에 청색 색차 비중을 적용하고, 적색 색차 차이에 적색 색차 비중을 적용하여, 차이 벡터를 결정하고, YUV 이미지의 전체 픽셀들 중에서, 차이 벡터의 요소들이 임계 차이 이내인 픽셀의 비율을 이용하여 제1 확률을 연산할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치(150)는 적어도 하나의 대상 서버가 어떤 카테고리에 속하는지 여부에 기반하여 휘도 비중, 청색 색차 비중, 적색 색차 비중을 결정할 수 있다. 클린 서비스 장치(150)는 카테고리가 총기나 마약인 경우 휘도 비중이 청색 색차 비중과 적색 색차 비중 보다 크도록 설정하고, 카테고리가 음란물인 경우 휘도 비중, 청색 색차 비중, 적색 색차 비중을 동일하게 설정할 수 있다.
단계(603)에서, 클린 서비스 장치(150)는 텍스트를 이용하여 대상 서버의 불법 확률을 지시하는 제2 확률을 연산한다. 클린 서비스 장치(150)는 텍스트에 포함된 문자들 중에서 키워드 문자의 비율을 이용하여 제2 확률을 연산할 수 있다.
단계(605)에서, 클린 서비스 장치(150)는 제1 확률에 제1 가중치를 적용하고, 제2 확률에 제2 가중치를 적용한다. 클린 서비스 장치(150)는 제1 확률과 제2 확률 각각에 가중치를 적용할 수 있다. 이를 위하여, 클린 서비스 장치(150)는 적어도 하나의 대상 서버가 어떤 카테고리에 속하는지 여부에 기반하여 제1 가중치와 제2 가중치를 결정할 수 있다.
본 개시의 일 실시 예에 따르면, 클린 서비스 장치(150)는 카테고리가 총기나 마약인 경우, 제2 가중치가 제1 가중치 보다 크도록 설정하고, 카테고리가 음란물인 경우, 제1 가중치가 제2 가중치 보다 크도록 설정할 수 있다.
단계(607)에서, 클린 서비스 장치(150)는 가중치 각각이 적용된 제1 확률과 제2 확률을 합산하여, 불법 확률을 연산한다. 클린 서비스 장치(150)는 제1 가중치가 적용된 제1 확률, 제2 가중치가 적용된 제2 확률을 합산하여 불법 확률을 결정할 수 있다.
본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들은 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어와 소프트웨어의 조합의 형태로 구현될(implemented) 수 있다.
소프트웨어로 구현하는 경우, 하나 이상의 프로그램(소프트웨어 모듈)을 저장하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체가 제공될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장되는 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치(device) 내의 하나 이상의 프로세서에 의해 실행 가능하도록 구성된다(configured for execution). 하나 이상의 프로그램은, 전자 장치로 하여금 본 개시의 청구항 또는 명세서에 기재된 실시 예들에 따른 방법들을 실행하게 하는 명령어(instructions)를 포함한다.
이러한 프로그램(소프트웨어 모듈, 소프트웨어)은 랜덤 액세스 메모리 (random access memory), 플래시(flash) 메모리를 포함하는 불휘발성(non-volatile) 메모리, 롬(read only memory, ROM), 전기적 삭제가능 프로그램가능 롬(electrically erasable programmable read only memory, EEPROM), 자기 디스크 저장 장치(magnetic disc storage device), 컴팩트 디스크 롬(compact disc-ROM, CD-ROM), 디지털 다목적 디스크(digital versatile discs, DVDs) 또는 다른 형태의 광학 저장 장치, 마그네틱 카세트(magnetic cassette)에 저장될 수 있다. 또는, 이들의 일부 또는 전부의 조합으로 구성된 메모리에 저장될 수 있다. 또한, 각각의 구성 메모리는 다수 개 포함될 수도 있다.
또한, 프로그램은 인터넷(Internet), 인트라넷(Intranet), LAN(local area network), WAN(wide area network), 또는 SAN(storage area network)과 같은 통신 네트워크, 또는 이들의 조합으로 구성된 통신 네트워크를 통하여 접근(access)할 수 있는 부착 가능한(attachable) 저장 장치(storage device)에 저장될 수 있다. 이러한 저장 장치는 외부 포트를 통하여 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수 있다. 또한, 통신 네트워크상의 별도의 저장장치가 본 개시의 실시 예를 수행하는 장치에 접속할 수도 있다.
상술한 본 개시의 구체적인 실시 예들에서, 개시에 포함되는 구성 요소는 제시된 구체적인 실시 예에 따라 단수 또는 복수로 표현되었다. 그러나, 단수 또는 복수의 표현은 설명의 편의를 위해 제시한 상황에 적합하게 선택된 것으로서, 본 개시가 단수 또는 복수의 구성 요소에 제한되는 것은 아니며, 복수로 표현된 구성 요소라 하더라도 단수로 구성되거나, 단수로 표현된 구성 요소라 하더라도 복수로 구성될 수 있다.
한편 본 개시의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 개시의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 개시의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 아니 되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
Claims (7)
- 인스턴트 메신저 시스템에서, 클린 서비스 가입자를 보호하기 위한 클린 서비스 장치의 동작 방법에 있어서,
상기 인스턴트 메신저 시스템에서 채팅 서비스를 제공하는 복수의 서버들을 소개하는 서버 소개 정보를 획득하는 단계;
상기 서버 소개 정보를 이용하여, 상기 복수의 서버들 중에서 불법 행위가 이루어지는 불법 서버로 의심되는 적어도 하나의 대상 서버를 선택하는 단계;
검열 계정을 이용하여 상기 적어도 하나의 대상 서버에 접속하고, 상기 적어도 하나의 대상 서버에서 제공되는 서버 컨텐츠를 수집하는 단계;
상기 서버 컨텐츠에 포함된 이미지, 및 텍스트를 이용하여 상기 적어도 하나의 대상 서버가 불법 서버일 확률을 지시하는 불법 확률을 연산하는 단계;
상기 불법 확률이 임계 값 이상인 경우, 상기 적어도 하나의 대상 서버에 접속 중인 계정에 관한 블랙 계정 정보를 저장하는 단계; 및
상기 블랙 계정 정보에 저장된 블랙 계정이 상기 클린 서비스 가입자가 개설한 클린 서버에 접속을 요청하는 경우, 상기 블랙 계정의 접속을 차단하는 단계를 포함하고,
상기 불법 서버로 의심되는 적어도 하나의 대상 서버를 선택하는 단계는 상기 서버 소개 정보에 포함된 텍스트에 미리 설정된 키워드 문자가 존재하는지 여부에 기반하여 적어도 하나의 대상 서버를 선택하는 단계를 포함하고,
상기 검열 계정을 통해 상기 적어도 하나의 대상 서버에 접속하기 전에,
상기 서버 소개 정보에 기반하여, 상기 적어도 하나의 대상 서버의 카테고리를 결정하는 단계;
상기 카테고리에 관련된 카테고리 문자를 무작위로 조합하여 상기 검열 계정의 아이디를 결정하는 단계; 및
상기 아이디를 이용하여 검열 계정을 생성하는 단계를 더 포함하고,
상기 카테고리는 총기, 마약, 음란물을 포함하는 방법.
- 삭제
- 삭제
- 청구항 1에 있어서,
상기 불법 확률을 연산하는 단계는,
상기 이미지의 픽셀 별 휘도와 색차 이미지를 이용하여, 상기 대상 서버의 불법 확률을 지시하는 제1 확률을 연산하는 단계;
상기 텍스트를 이용하여 상기 대상 서버의 불법 확률을 지시하는 제2 확률을 연산하는 단계;
상기 제1 확률에 제1 가중치를 적용하고, 상기 제2 확률에 제2 가중치를 적용하는 단계; 및
가중치 각각이 적용된 상기 제1 확률과 상기 제2 확률을 합산하여, 불법 확률을 연산하는 단계를 포함하는 방법.
- 청구항 4에 있어서,
상기 제1 확률을 연산하는 단계는,
상기 이미지를 YUV 색공간의 YUV 이미지로 변환하는 단계;
상기 YUV 이미지의 픽셀 별로, 휘도, 청색 색차, 및 적색 색차에 관한 픽셀 벡터를 추출하는 단계;
상기 픽셀 별로, 상기 픽셀 벡터와 미리 설정된 기준 벡터 사이의, 휘도 차이, 청색 색차 차이, 적색 색차 차이를 연산하는 단계;
상기 휘도 차이에 휘도 비중을 적용하고, 상기 청색 색차 차이에 청색 색차 비중을 적용하고, 상기 적색 색차 차이에 적색 색차 비중을 적용하여, 차이 벡터를 결정하는 단계; 및
상기 YUV 이미지의 전체 픽셀들 중에서, 상기 차이 벡터의 요소들이 임계 차이 이내인 픽셀의 비율을 이용하여 제1 확률을 연산하는 단계를 포함하는 방법.
- 청구항 4에 있어서,
상기 제2 확률을 연산하는 단계는 상기 텍스트에 포함된 문자들 중에서 상기 키워드 문자의 비율을 이용하여 제2 확률을 연산하는 단계를 포함하는 방법.
- 청구항 5에 있어서,
상기 카테고리가 총기나 마약인 경우, 상기 제2 가중치가 상기 제1 가중치 보다 크도록 설정하고, 상기 휘도 비중이 상기 청색 색차 비중과 상기 적색 색차 비중 보다 크도록 설정하는 단계; 및
상기 카테고리가 음란물인 경우, 상기 제1 가중치가 상기 제2 가중치 보다 크도록 설정하는 단계를 더 포함하는 방법.
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060028042A (ko) * | 2004-09-24 | 2006-03-29 | 주식회사 케이티 | 인스턴트 메신저 기반의 원격서버 감시시스템 및 방법 |
| KR20070003495A (ko) * | 2005-07-02 | 2007-01-05 | 한국전자통신연구원 | 유해 사이트 수집 장치 및 그 방법 |
| KR100815530B1 (ko) * | 2007-07-20 | 2008-04-15 | (주)올라웍스 | 유해성 컨텐츠 필터링 방법 및 시스템 |
| KR101654261B1 (ko) * | 2015-06-25 | 2016-09-05 | 주식회사 카카오 | 링크 정보에 대응하는 오픈 채팅방을 통해 메시지 서비스를 제공하는 메시지 서비스 제공 방법 및 상기 메시지 서비스 제공 방법을 수행하는 메시지 서버 및 단말 |
| KR102225100B1 (ko) * | 2020-10-29 | 2021-03-09 | 주식회사 지란지교데이터 | 인공지능을 이용한 dna 기반 음란 영상 차단 방법 및 장치 |
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Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20060028042A (ko) * | 2004-09-24 | 2006-03-29 | 주식회사 케이티 | 인스턴트 메신저 기반의 원격서버 감시시스템 및 방법 |
| KR20070003495A (ko) * | 2005-07-02 | 2007-01-05 | 한국전자통신연구원 | 유해 사이트 수집 장치 및 그 방법 |
| KR100815530B1 (ko) * | 2007-07-20 | 2008-04-15 | (주)올라웍스 | 유해성 컨텐츠 필터링 방법 및 시스템 |
| KR101654261B1 (ko) * | 2015-06-25 | 2016-09-05 | 주식회사 카카오 | 링크 정보에 대응하는 오픈 채팅방을 통해 메시지 서비스를 제공하는 메시지 서비스 제공 방법 및 상기 메시지 서비스 제공 방법을 수행하는 메시지 서버 및 단말 |
| KR102225100B1 (ko) * | 2020-10-29 | 2021-03-09 | 주식회사 지란지교데이터 | 인공지능을 이용한 dna 기반 음란 영상 차단 방법 및 장치 |
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