• 한국전자거래학회지
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• 제16권3호
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• pp.159-168
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• 2011

인터넷 광고에서 부정 클릭을 식별하기 위해 제시된 모텔은 검색한 키워드, 광고 클릭 시간, 사이트 방문 시간, IP 등을 기준 변수로 한다. 이 방법은 클라이언트 IP를 기반으로 하고 사람이 부정 클릭을 행하는 것을 식별하는 것이기 때문에 자동화 도구 등을 이용하여 부정 클릭을 행하는 방법에 대한 식별 방법으로는 충분하지 않다. 본 논문에서는 자동화 도구를 이용한 부정 클릭을 보다 정확하게 식별하기 위해 각 정보의 조합을 핑거프린팅하여 그 값을 비교하는 방법을 제안하였다. 연구는 3단계로 나누어 진행되었다. 1단계에서는 IP 정보의 핑거프린팅, 2단계에서는 IP와 세션 정보의 핑거프린팅, 3단계에서는 세션 정보와 검색한 키워드의 핑거프린팅을 만든다. 결과 값을 통해 동일한 핑거프린팅 값을 갖는 것은 자동화 도구를 사용한 부정 클릭의 가능성이 높다고 판단한다. 본 연구에서 제시한 방법론은 부정 클릭 식별 모델을 만들기 위해 기존의 연구에서 사용하였던 개별 값의 비교에서 발전하여 DB에 저장된 각 로그의 값을 조합하여 사용함으로써 여러 가지 정보를 부정 클릭 식별을 위한 유의미한 값으로 사용할 수 있다는 점을 보여주고 있다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.428-433
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• 2008

The online advertising industry's business model undertakes the change from CPM (cost-per-mille)-based to CPC (cost-per-click)-based. However, due to the problem of 'Click Fraud', CPA (cost-per-action) has been regarded as a new step. For CPA, publishers need to get information after a user clicks an advertisement. Therefore, in CPA, the key is to get Conversion Action Data (CAD). This paper introduces two existing mechanisms for getting CAD, compare their characteristics, and analyze their limitations. Then the two new mechanisms are introduced and their requirements and feasibility are analyzed. Lastly, we compare the existing two and the new two mechanisms, and point out each mechanism's business possibility, value and Application Area. This paper will help publishers choose the most appropriate mechanism on the basis of their situation.

• 경영정보학연구
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• 제10권2호
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• pp.123-135
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• 2008

온라인 광고모델의 기본 모델은 CPM (cost-per-mille) 기반 모델에서 CPC (cost-per-click) 기반 모델로 변화해왔으며, CPA (cost-per-action) 모델이 온라인 광고산업의 새로운 대안 모델로 제시되고 있다. CPA 모델에서는 사용자가 어떤 광고를 클릭 했는지에 관한 정보를 퍼블리셔(Publisher)가 보유할 수 있어야 하며, 그래서, CPA 모델의 핵심은 Conversation Action Data를 확보하는 것이다. 이 논문에서는 이를 획득하는 두 가지 기존 메커니즘을 소개하고, 이들의 특징을 비교하고, 각 메커니즘의 한계를 분석한다. 그 다음에 두 가지 새로운 메커니즘을 설계하고, 작동 요건을 분석하고, 실용성을 평가한다. 마지막으로, 기존의 메커니즘들과 새로운 메커니즘들의 특징을 비교하고, 각 메커니즘의 비즈니스 가치와 유용성, 응용 범위를 분석한다. 이 논문에서 제안된 2가지의 새로운 메커니즘과 기존 메커니즘과 비교 분석을 통해 퍼블리셔에게 최적 CPA 메커니즘에 관한 판단정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권4호
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• pp.1471-1492
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• 2015

The rapid development of smartphone technologies have resulted in the evolution of mobile botnets. The implications of botnets have inspired attention from the academia and the industry alike, which includes vendors, investors, hackers, and researcher community. Above all, the capability of botnets is uncovered through a wide range of malicious activities, such as distributed denial of service (DDoS), theft of business information, remote access, online or click fraud, phishing, malware distribution, spam emails, and building mobile devices for the illegitimate exchange of information and materials. In this study, we investigate mobile botnet attacks by exploring attack vectors and subsequently present a well-defined thematic taxonomy. By identifying the significant parameters from the taxonomy, we compared the effects of existing mobile botnets on commercial platforms as well as open source mobile operating system platforms. The parameters for review include mobile botnet architecture, platform, target audience, vulnerabilities or loopholes, operational impact, and detection approaches. In relation to our findings, research challenges are then presented in this domain.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.704-719
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• 2024

Botnet pandemics are becoming more prevalent with the growing use of mobile phone technologies. Mobile phone technologies provide a wide range of applications, including entertainment, commerce, education, and finance. In addition, botnet refers to the collection of compromised devices managed by a botmaster and engaging with each other via a command server to initiate an attack including phishing email, ad-click fraud, blockchain, and much more. As the number of botnet attacks rises, detecting harmful activities is becoming more challenging in handheld devices. Therefore, it is crucial to evaluate mobile botnet assaults to find the security vulnerabilities that occur through coordinated command servers causing major financial and ethical harm. For this purpose, we propose a hybrid analysis approach that integrates permissions and API and experiments on the machine-learning classifiers to detect mobile botnet applications. In this paper, the experiment employed benign, botnet, and malware applications for validation of the performance and accuracy of classifiers. The results conclude that a classifier model based on a simple decision tree obtained 99% accuracy with a low 0.003 false-positive rate than other machine learning classifiers for botnet applications detection. As an outcome of this paper, a hybrid approach enhances the accuracy of mobile botnet detection as compared to static and dynamic features when both are taken separately.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.1-19
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• 2010

기존의 인터넷 광고비 모델에는 CPM (Cost Per Mile), CPC (Cost Per Click), CPS (Cost Per Sales) 등이 존재하며, 특히 CPC 모델은 광고주와 미디어에게 모두 합리적이라는 평가를 받으며, 인터넷 광고 시장에서 높은 비중을 차지하고 있다. 그러나 CPC 모델 또한, 경쟁 사업자에 의한 과도한 광고비 부과나 부정한 광고 수익 등을 목적으로 하는 부정 행위가 발생할 수 있고, 사용자의 전환 의도 없는 광고물 클릭으로 인해 광고주에게 부당한 광고비가 부과될 수 있는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서는 새로운 광고비 모델인 'CPCD' (Cost Per Coupon Download) 모델을 제안한다. CPCD 모델은 사용자가 단순히 광고물을 클릭하는 행동을 넘어 광고주가 제공하는 쿠폰을 다운로드 받았을 때 광고비가 부과되는 모델로서, CPC 모델과 CPS 모델의 중간 개념이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 CPCD 모델의 설계 및 분석을 위하여 발생 가능한 시나리오를 제시하고, 프로세스 분석 및 관련 이슈에 대한 검토를 수행한다. 그리고 CPCD 모델에 참여하는 각 사업 참여자들에 대한 분석을 수행하고, 비용 시뮬레이션을 통해 CPC 모델과 CPCD 모델을 비교함으로써, CPCD 모델에 참여하는 광고주의 사업 참여 조건을 밝히며, 마지막으로 유비쿼터스 환경에서 CPCD 모델의 적용 가능성에 대하여 고찰한다.