🎉2023년 전기 졸업과제 49조

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Github classroom

💻 프로젝트 소개

• 프로젝트 명
  • 멀티모달을 활용한 텍스트 기반 스팸필터링 플랫폼 개발
• 목적
  • 멀티모달 딥러닝/머신러닝 스팸 필터링 플랫폼 개발을 목적으로 한다.
• 개요
  • 수집 텍스트 스팸 데이터 셋(kaggle), 생성 텍스트 스팸 데이터 셋(chat-gpt), 이미지 스팸 데이터 셋(spam-Archive)의 3 가지 모달리티를 활용한다.
  • 각 모달리티만의 특징을 분석하여 이를 기반으로 모델을 학습시킨다.
  • 스팸 필터링 모델과 DB, Web을 연동하여 시각화 인터페이스를 구현한다.
  • 새로운 유형, 다양한 방식(이미지와 텍스트가 같이 오는 경우 등)의 스팸 메일에 대처에 유연한 스팸 필터링 모델을 개발한다.

☀️ 팀 소개

• 윤상호
  • 이메일 : ehfhfjd@pusan.ac.kr
  • 역할 : 데이터 수집 및 정리, 데이터 생성, 전처리(중복제거, 토큰화, 품사처리), 분석용 feature 15개 생성, feature 분석, 다중/단일 입력 스팸 필터링 모델 개발, 멀티모달 스팸필터링 모델 개발
• 조재홍
  • 이메일 : wjjh1221@pusan.ac.kr
  • 역할 : 데이터 수집 및 정리, 데이터 생성, 전처리(중복제거, 토큰화, 품사처리), 분석용 feature 15개 생성, feature 분석, 다중/단일 입력 스팸 필터링 모델 개발, 멀티모달 스팸필터링 모델 개발
• 이강우
  • 이메일 : rain5191@pusan.ac.kr
  • 역할 : 데이터 수집 및 정리, 데이터 생성, 클라이언트 사이드로 웹페이지 구현, 서버 사이드로 DB 구축, 서버와 웹 AI 모델과 연동.

🚴 구성도

1. 사용자(정상, 스패머)가 메일을 작성하여 다른 사용자(희생자)에게 전송한다.
2. 메일(텍스트, 이미지, 혼합 등)이 Multi-Modal 기반 스팸 필터링 모델에 의해 필터링.
3. 실시간으로 웹에서 필터링 결과를 출력한다.

📹 소개 및 시연 영상

↓ 시연 영상 아래 썸네일 클릭.

↓ 소개 영상 아래 썸네일 클릭.

📄 사용법

⚙️ 개발 환경

• window 10
• python 3.9.5
• Library : keras, tensorflow, sklearn, nltk, KoNLPy
• Framework : PyCharm 2022.01.03, xampp 8.2.4
• Database : MySQL Workbench 8.0 CE

🔑 설치 및 실행 방법

1. PyCharm 설치

• AI 모델을 실행하기 위한 PyCharm Community Edition을 설치한다.

2. XAMPP 설치

• 각자의 OS에 맞춰 XAMPP를 설치한다.

• 빨간색 테두리로 표시된 버튼을 눌러 Apache와 mySql을 실행한다.
• 그 후, 연두색 테두리로 표시된 버튼을 눌러 phpMyAdmin DataBase로 이동한다.

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• DB이름을 graduation_project 및 본인이 원하는 이름으로 설정한다.
• (이름 변경 시, PHP코드의 DB접속 부분을 변경된 이름에 맞춰 수정해야 한다.)

• 메일을 담을 mail 테이블을 생성한다.

• 속성들을 참고하여, CREATE 쿼리문 없이도 구현이 가능하다.

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3. 동작 방식

1. Client - Side

• 좌상단의 새로고침 버튼을 이용해 페이지를 다시 로드할 수 있다.
• 우상단의 홈 버튼을 이용해 어느 페이지에서도 홈페이지로 돌아올 수 있다.

• 클라이언트가 머신러닝의 구현을 살펴볼 수 있는 분기문이다.

• 사용자는 CHAT-GPT로 생성한 메일데이터 + 이미지, 유저가 직접 입력할 수 있는 메일 + 이미지나 단일 조합의 데이터를 전송할 수 있다.

  

• 유저 입력 데이터의 경우, 빨강 원 버튼을 눌러 음성으로 녹음이 가능하다.

• 한국어도 인식이 가능하지만 영어로 데이터가 들어가야 올바른 분석이 가능하다.

  

• 마우스 클릭으로 보낼 데이터를 선택할 수 있고, 선택 시 하단부에 출력여부를 알린다.

2. Server - Side

• Polling 방식으로 구현된 스팸필터링 AI모델(Python)을 실행하여 메일분석을 대비한다.

• 입력된 메일의 분석결과가 Python 콘솔창에 출력된다.

• 초록색 화살표를 이용하여 화면 전환이 가능하다.
• 입력 텍스트에서 스팸키워드와 입력 문자의 특성을 Pie-Chart와 Bar-Chart로 표현된다.
• 마우스를 위에 올리면 각각의 세부 개수를 알 수 있다.

DATABASE

• DB조회 버튼을 눌러 지금까지 AI가 분석한 메일을 TABLE형식으로 조회 가능하다.
• 스팸여부에 따라 테두리가 다르게 표시된다. (스팸 - 빨강, 스팸이 아닌 것 - 초록)

• 각각의 컬럼을 클릭하면 메일 형식으로 조회가능하며 스팸키워드들을 하이라이팅하여 보여준다.