Acknowledgement
이 논문은 부분적으로 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 정보통신기술진흥센터의 지원을 받아 수행된 연구임(No.2018-0-00264, IoT 융합형 블록체인 플랫폼 보안 원천 기술 연구, 50%) 그리고 부분적으로 2021년도 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. NRF-2020R1F1A1048478, 50%).
Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)
- 2021.11a
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- Pages.811-814
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- 2021
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- 2005-0011(pISSN)
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- 2671-7298(eISSN)
DOI QR Code
Determination of voice phishing based on deep learning and sentiment analysis
딥러닝과 감성 분석에 따른 보이스피싱 여부 판별
- Kim, Won-Woong (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Kang, Yea-Jun (Dept. of Computer Science, Han-Sung University) ;
- Kim, Hyun-Ji (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Yang, Yu-Jin (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Oh, Yu-Jin (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Lee, Min-Woo (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University) ;
- Lim, Se-Jin (Dept. of Computer Science, Han-Sung University) ;
- Seo, Hwa-Jeong (Dept. of IT Convergence Engineering, Han-Sung University)
- 김원웅 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 강예준 (한성대학교 컴퓨터공학부) ;
- 김현지 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 양유진 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 오유진 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 이민우 (한성대학교 IT융합공학부) ;
- 임세진 (한성대학교 컴퓨터공학부) ;
- 서화정 (한성대학교 IT융합공학부)
- Published : 2021.11.04
Abstract
본 논문에서는 점차 진화되어가는 보이스피싱 수법에 대하여 딥러닝 기반 네트워크인 DNN(Deep Neural Network)를 통한 보이스피싱 여부 판별할 뿐만 아니라, CNN, Bi-LSTM을 활용한 다양한 관점에서의 감성 분석을 통하여 보이스피싱 조직원의 감성 상태를 파악하여 판별된 결과에 신뢰도를 높여주는 모델을 제안하였다.
Keywords