Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2021.11a
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  • Pages.775-778
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  • 2021
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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YouTube Malicious Comment Detection System

머신러닝을 이용한 유튜브 악성 댓글 탐지 시스템

  • Kim, Na-Gyeong (Dept. of Information security engineering, Sang-Myung University) ;
  • Kim, Jeong-Min (Dept. of Information security engineering, Sang-Myung University) ;
  • Lee, Hye-Won (Dept. of Information security engineering, Sang-Myung University) ;
  • Kook, Joong-Jin (Dept. of Information security engineering, Sang-Myung University)
  • 김나경 (상명대학교 정보보안공학과) ;
  • 김정민 (상명대학교 정보보안공학과) ;
  • 이혜원 (상명대학교 정보보안공학과) ;
  • 국중진 (상명대학교 정보보안공학과)
  • Published : 2021.11.04
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Abstract

악성 댓글은 언어폭력이며 사이버 범죄의 일종으로 인터넷상에서 상대방이 올린 글에 비방이나 험담을 하는 악의적인 댓글을 말한다. 악성 댓글을 단순히 차단하는 다른 프로그램들과는 달리 해당 영상의 악성 댓글의 비율을 알려주고 악플러들의 닉네임과 그 빈도를 나타내주는 것으로 차별화를 두었다. 따라서 많은 유튜버들이 겪는 악성 댓글 문제들을 탐지하여 유튜브에 달리는 악성 댓글들을 탐지하고 시각화하여 제공한다.

Keywords

Acknowledgement

이 논문은 2016년도 정부(교육부)/한국연구재단의 산업연계교육활성화선도대학사업(PRIME사업)의 사후관리 프로그램 지원을 받아 수행된 연구임.