카카오의 스팸 메일 대응 전략: 문자열 변형 CASE STUDY
스팸 메일은 다양한 형태로 존재합니다.
그중 우리는 스팸 검사를 회피하기 위해 의도적으로 문자열을 깨뜨려 들어오는 경우를 집중적으로 살펴보면서, 문자 인코딩 등의 이야기를 나누며 어떻게 대응했는지 경험을 공유합니다.
카카오가 어떻게 스팸 메일 필터링을 수행하고 있는지에 대해 궁금한 분들에게 추천합니다.
이미지 기반 스팸 대응을 위한 카카오의 AI 기술 활용
스팸 이미지 분류를 하기 위해 시도했던 다양한 경험을 공유합니다.
2018년부터 스팸성 이미지 대응 업무에 ML/DL을 도입해온 과정에서, 다양한 문제를 만나고 이를 해결해 가는 과정에서 쌓은 경험을 공유합니다.
다양한 업무 영역에서 ML/DL 도입을 위해 고민하는 개발자에게 추천합니다.
스팸 콘텐츠 대응을 위한 카카오의 대규모 언어 모델(LLM) 도입 사례
문자(text) 스팸 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위해 LLM을 활용한 경험을 소개합니다.
기존의 규칙 기반(Rule-Base) 스팸 콘텐츠에 LLM을 적용한 배경을 설명합니다.
스팸을 단순히 분류하는 것을 넘어, 스팸으로 판정된 이유를 설명하는 LLM의 데이터 수집 방법을 소개합니다.
특히, ‘스팸’ 분야에서 LLM을 어떤 방식으로 활용할 수 있는지에 대한 실전 경험을 중점적으로 다룹니다.
스팸 탐지에 관심 있는 누구나, 특정 도메인에 LLM을 적용해 보고 싶은 개발자에게 추천합니다.