Illegal and Harmful Information Detection Technique Using Combination of Search Words

Illegal and harmful contents on the Internet has been an issue and been increased in Korea. They are often posted on the billboard and website of small enterprise and government office. Those illegal and harmful contents can relate to crime and suspicious activity, so, we need a detection system. However, to date the detection itself has been conducted manually by a person. In this paper, we develop an automated URL detection scheme for detecting a drug trafficking by using Google. This system works by analyzing the frequently used keywords in a drug trafficking and generate a keyword dictionary to store words for future search. The suspected drug trafficking URL are automatically collected based on the keyword dictionary by using Google search engine. The suspicious URL can be detected by classifying and numbering each domain from the collection of the suspected URL. This proposed automated URL detection can be an effective solution for detecting a drug trafficking, also reducing time and effort consumed by human-based URL detection.

단어 조합 검색을 이용한 불법·유해정보 탐지 기법

최근 국내에서 불법 유해정보의 양은 꾸준히 증가하고 있으며, 중소기업, 공공기관 등의 게시판에 불법 유해정보 글들이 많이 게시되고 있다. 불법 유해정보를 통해 범죄로 이어질 가능성이 크기 때문에 이를 탐지하는 시스템이 필요하다. 현재 국내의 불법 유해정보 탐지는 인력에 의해 수동적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 공개출처정보(OSINT)를 통해 불법 유해정보 중 마약 판매 게시글의 URL 탐지를 자동화하는 연구를 진행하였다. 이 시스템은 마약 판매 게시글의 단어를 분석하고, 해당 단어로 검색어 사전을 만들었다. 검색어 사전 기반으로 검색되는 마약판매 의심 URL을 구글 검색엔진을 활용하여 자동으로 수집하였다. 수집 URL을 도메인별로 분류하였으며, 도메인을 수집 URL 개수별로 도식화하여 실제 불법 유해정보를 찾아내었다. 이 자동화 탐지 시스템을 활용하면 모니터 요원의 수동적인 탐지업무로 인한 시간과 노력의 소비 문제를 해결할 것으로 기대된다.