Acknowledgement
이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구임 (No.2021-0-00575, 음성·텍스트 딥러닝 기반 보이스피싱 예방 기술 개발) 이 논문은 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원 받아 수행된 연구임 (No.2019-0-01906, 인공지능대학원지원(포항공과대학교))
Annual Conference on Human and Language Technology (한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리))
- 2021.10a
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- Pages.564-567
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- 2021
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- 2005-3053(pISSN)
Automatic knowledgebase extraction based smishing SMS detection
자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지
- Baek, Seong-Bin (Graduate School of Artificial Intelligence, Pohang University of Science and Technology) ;
- Lee, Gary Geunbae (Graduate School of Artificial Intelligence, Pohang University of Science and Technology)
- Published : 2021.10.14
Abstract
스미싱은 SMS 문자를 통해 피해자를 현혹시켜 개인정보나 금전 등을 갈취하는 범죄이다. 발전하는 스미싱 범죄 수법에 대응하기 위해선 새로운 스미싱 범죄 사례에서 데이터를 추출하고, 추출한 데이터를 기존 시스템에 통합하여 빠르게 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 빠른 스미싱 대응을 위해 전처리를 하지 않은 SMS 문자 텍스트에서 지식베이스를 자동으로 추출하고 저장하는 자동 지식베이스 추출 모듈을 제안하며, 추출 시스템 지식베이스를 바탕으로 입력된 SMS가 스미싱인지 판별하는 스미싱 SMS 탐지 모듈을 통합한 자동 지식베이스 추출 기반 스미싱 SMS 탐지 시스템을 제시한다. 제시된 스미싱 SMS 탐지 모델은 UCI SMS Spam Collection Dataset을 기준으로 90.9 (F1 score)의 성능을 보여주었다.