• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.80-81
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• 2022

최근 소셜 미디어 서비스의 성장과 접근성이 편해짐에 따라 피싱 URL 자동 분류가 필요하다. 그런데 단축 URL 서비스가 대중화되면서 피싱 URL 또한 단축 URL 서비스를 이용하여 피싱 사이트로 통하는지 정상적인 사이트로 통하는지 알 수 없게 되었다. 이런 경우 콘텐츠 기반 탐지를 통해 확인할 수 있지만 URL 기반 방법보다 느리고 리소스를 많이 차지한다는 단점이 있어 본 논문에서는 단축 URL 여부를 판단하고 좀더 효율적으로 피싱 사이트를 탐지 기법을 제안한다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.3
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• pp.29-36
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• 2019

폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.1111-1114
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• 2007

해들 거듭하면서 피싱 사이트의 수는 지속적으로 증가하고 이로 인한 피해가 끊임없이 보고 되고 있는 가운데, 보안업체들은 블랙리스트 데이터베이스를 이용한 피싱 방지 브라우저 플러그인을 제안, 공급하고 있다. 한편, 2007 년 APWG 에 의한 보고에 따르면 피싱 사이트의 평균 수명은 짧게는 몇 시간에서 길게는 30 일 이내로 평균 3.8 일 밖에 되지 않는 것으로 보고 되었다. 이는 블랙리스트 데이터베이스를 이용하는 기존 안티피싱 플러그인이 신규 피싱 사이트에 대해서는 대처 할 수 없는 한계를 가지고 있음을 의미한다. 피싱 사이트의 라이프사이클을 가만하여 실시간 사이트의 진위 여부를 판단하고, 사용자 정보 유출을 방지하는 것이 시급함에도 불구하고 지금까지의 안티피싱 플러그인은 실시간 사이트 진위 여부를 판단할 수 없어 신규 피싱 사이트에 대처하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 Whois 와 DNS 정보를 활용하여 실시간 사이트의 진위여부를 판단하는 개선된 안티피싱 기법(RealURL)을 제안한다. 또한 제안하는 기법은 사용자의 적극적인 개입을 유도하는 브라우저 플러그인으로 구현 되었다. RealURL 은 기존 블랙리스트를 데이터베이스를 이용한 방법을 탈피하여 사이트의 진위여부를 실시간 판단하는 새로운 방법으로 사용될 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.25 no.2
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• pp.313-320
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• 2015

While various phishing attacks are getting to be increased in constant, their response methods still stay on the stage of responding after identifying an attack. To detect a phishing site ahead of an attack, a method has been suggested with utilizing the Referer header field of HTTP. However, it has a limitation to implement a traffic gathering system for each of prospective target hosts. This paper presents a unknown phishing site detection method in the Interior network environment. Whenever a user try to connect a phishing site, its traffic is pre-processed with considering of the characteristics of HTTP protocol and phishing site. The phishing site detection phase detects a suspicious site under phishing with analysing HTTP content. To validate the proposed method, some evaluations were conducted with 100 phishing URLs along with 100 normal URLs. The experimental results show that our method achieves higher phishing site detection rate than that of existing detection methods, as 66% detection rate for the phishing URLs, and 0% false negative rate for the normal URLs.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.7 no.2
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• pp.41-48
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• 2018

Until now, various studies on anti-phishing have been conducted. The most typical anti-phishing method is a method of collecting URL information of a phishing site in advance and then detecting phishing by comparing the URL of the visited site with the previously stored information. However, this blacklist-based anti-phishing method can not detect new phishing sites. For this reason, various anti-phishing authentication protocols have been proposed. but these protocols require a public key and a private key. In this paper, we propose a password-based mutual authentication protocol that is safe for phishing attacks. In the proposed protocol, the mutual authentication between the client and the server is performed through the authentication message including the password information. The proposed protocol is safe to eavesdropping attack because the authentication message uses the hash value of the password, not the original password, And it is safe to replay attack because different messages are used every time of authentication. In addition, since mutual authentication is performed, it is safe for man-in-the-middle attack. Finally, the proposed protocol does not require a key issuance process for authentication.

• Convergence Security Journal
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• v.8 no.1
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• pp.49-56
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• 2008

Recently, Phising attack uses trick of URL and sites, and technical concealment method which infiltrates sophisticated malicious code. However, sometimes Phising security technology cannot cover all of Phising methods. Consequently, this research proposes inspection to solve this problem. First, we can install Proxy server for a strong open information exchange of web environment between web servers and clients. Therefore, it compares and analyzes harmful site and Phising URL with White domain list, and filters them. Finally, designs for stable web based information so that we can block Phising with least regulation and active control. So the purpose of this paper is introducing this design system and structure, and inspect them.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.15 no.5
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• pp.35-45
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• 2005

There has recently been an increase of phishing attacks, attacks which lure users into revealing their personal information to an attacker who in turn exploits this information for economic gain. The conventional methods of fooling the user with similarly modified mail or address are constantly evolving and have diversified to include the forgery of mail or domain addresses. Recently the injury incurred by these attacks has greatly increased as attackers exploit the weaknesses found on a few web browsers and used these to conduct phishing attacks based on URL spoofing. Furthermore we are now witnessing the entrance of highly advanced phishing techniques that no longer simply rely on vulnerabilities, but employ ordinary script, HTML, DNS sniffing, and the list goes on. In this paper we first discuss means of investigating and preventing the advanced URL spoofing techniques used in phishing attacks, and then propose a scheme for fundamentally restricting them altogether.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.237-238
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• 2023

코로나 19 로 대면이 아닌 비대면이 일상이 되며 공공기관과 기업들이 사용자에게 보내는 메시지의 양이 증가하였다. 이에 따라 공공기관을 사칭하는 메신저피싱이 증가하였다. 본 논문에서는 OpenAPI 데이터를 활용한 메신저 위험 url 감지 시스템의 설계를 제시한다. 메신저피싱으로 인한 금전 피해 및 개인정보 탈취를 예방하기 위해 메시지의 포함된 피싱 url 과 기관, 기업의 사전 안전 인증을 통한 안전 url 을 구분한다. 이를 통해 사용자에게 안전하고 쾌적한 인터넷을 제공한다. 향후, 제안하는 시스템의 현실적인 검증과 성능 평가가 필요하다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.4
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• pp.575-580
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• 2024

Detecting the status of websites, normal or phishing, is necessary to defend against intelligent phishing attacks. We propose a machine learning-based classification to predict the status of websites. First, we collect information about 'URL', convert it into numerical data, and remove outliers. Second, we apply VIF(Variance Inflation Factors) to understand the correlation and independence between variables. Finally, we develop a phishing website detection model with machine learning-based classifications, which predicts website status. In the test datasets, Random Forest showed the best performance, with precision of 93.74%, recall of 92.26%, and accuracy of 93.14%. In the future, we expect to apply our model to detect various phishing crimes.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.22 no.4
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• pp.819-825
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• 2012

Nowadays many phishing sites contain HTTP links to victim web-site's contents such as images, bulletin board etc. to make the phishing sites look more real and similar to the victim web-site. We introduce a real-time phishing site detection system which makes use of the characteristic that the phishing sites' URLs flow into the victim web-site via the HTTP referer header field when the phishing site is visited. The detection system is designed to adopt an out-of-path network configuration to minimize effect on the running system, and a phishing site source code analysis technique to alert administrators in real-time when phishing site is detected. The detection system was installed on a company's web-site which had been targeted for phishing. As result, the detection system detected 40 phishing sites in 6 days of test period.