• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12호
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• pp.213-218
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• 2021

This paper proposes a technique for detecting a significant threat that attempts to get sensitive and confidential information such as usernames, passwords, credit card information, and more to target an individual or organization. By definition, a phishing attack happens when malicious people pose as trusted entities to fraudulently obtain user data. Phishing is classified as a type of social engineering attack. For a phishing attack to happen, a victim must be convinced to open an email or a direct message [1]. The email or direct message will contain a link that the victim will be required to click on. The aim of the attack is usually to install malicious software or to freeze a system. In other instances, the attackers will threaten to reveal sensitive information obtained from the victim. Phishing attacks can have devastating effects on the victim. Sensitive and confidential information can find its way into the hands of malicious people. Another devastating effect of phishing attacks is identity theft [1]. Attackers may impersonate the victim to make unauthorized purchases. Victims also complain of loss of funds when attackers access their credit card information. The proposed method has two major subsystems: (1) Data collection: different websites have been collected as a big data corresponding to normal and phishing dataset, and (2) distributed detection system: different artificial algorithms are used: a neural network algorithm and machine learning. The Amazon cloud was used for running the cluster with different cores of machines. The experiment results of the proposed system achieved very good accuracy and detection rate as well.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권2호
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• pp.41-48
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• 2018

지금까지 피싱에 대응하기 위한 여러 연구가 진행되어 왔다. 가장 대표적인 안티 피싱 방법은 피싱 사이트의 URL 정보를 미리 수집한 뒤, 사용자가 방문하는 사이트의 URL과 미리 저장된 정보를 비교하여 피싱을 탐지하는 방법이다. 하지만 이러한 블랙리스트 기반의 안티피싱 방법은 새로운 피싱 사이트를 탐지하지 못하는 한계를 갖는다. 이에 다양한 안티 피싱 인증 프로토콜이 제안되어 왔지만 대부분 인증과정에서 공개키와 비밀키를 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 피싱 공격에 안전한 패스워드 기반 상호 인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜에서 클라이언트와 서버간의 상호 인증은 패스워드 정보가 포함된 인증 메시지를 통해 수행된다. 인증 과정에서 사용되는 인증 메시지에는 패스워드 원본이 아닌 패스워드의 해시 값이 포함되며, 인증 시 매번 다른 메시지가 사용되기 때문에 재생공격, 도청 공격에 안전하다. 또한, 상호 인증을 수행하기 때문에 중간자 공격에 안전하며, 인증을 위한 별도의 키 발급 과정이 필요없다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.157-163
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• 2023

The attack technique targeting end-users through phishing URLs is very dangerous nowadays. With this technique, attackers could steal user data or take control of the system, etc. Therefore, early detecting phishing URLs is essential. In this paper, we propose a method to detect phishing URLs based on supervised learning algorithms and abnormal behaviors from URLs. Finally, based on the research results, we build a framework for detecting phishing URLs through end-users. The novelty and advantage of our proposed method are that abnormal behaviors are extracted based on URLs which are monitored and collected directly from attack campaigns instead of using inefficient old datasets.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.91-97
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• 2020

최근 국방, 안보, 외교 분야 관련자를 대상으로 하는 피싱 공격이 급증하고 있다. 특히 해킹 공격조직 Kimsuky는 2013년 이후 피싱 공격을 통해 공공기관의 주요 정보 수집을 위한 활동을 하고 있다. 본 논문에서는 피싱 메일 공격조직에 대한 프로파일링 분석을 수행하였다. 이를 위해 피싱 메일 공격의 유형을 분류하고 해킹 공격조직의 공격방식에 대한 분석을 하였다. 상세한 프로파일링 분석을 통해 공격조직의 목적을 추정하고 대응방안을 제시하였다.

• 융합보안논문지
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• 제15권7호
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• pp.9-19
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• 2015

안드로이드 운영체제는 웹페이지에서 사용자가 입력하는 보안 정보를 가로채는 피싱 공격에 노출되어 있다. 본 논문은 피싱 공격을 가능하게 하는, 두 가지 보안 취약점을 발견하였다. 첫째, always-on-top 기법은 공격 앱이 최상위 화면 위에 투명한 UI를 배치하여 사용자의 입력을 가로챌 수 있게 한다. 둘째, 공격 앱이 웹 브라우저가 현재 방문 중인 웹페이지의 정보를 안드로이드 API를 통해 접근할 수 있다. 본 논문은 이 취약점을 이용하여 웹페이지를 공격하는 기법을 제안한다. 이 기법은 보안 관련 웹페이지 방문을 탐지하고, 이 웹페이지에 입력하는 정보를 탈취한다. 인기 있는 웹사이트를 대상으로 한 실험을 통해 제안된 기법의 정확도와 공격 위험성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권10호
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• pp.349-360
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• 2015

웹을 이용하는 사용자가 증가함에 따라 피싱 공격이 점차 증가하고 있다. 다양한 피싱 공격에 효과적으로 대응하기 위해서는 피싱 공격에 대한 올바른 이해가 필요하며 적절한 대응 방법을 활용할 수 있어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 피싱 공격의 절차를 접근 유도 단계와 공격 실행 단계로 정의하고 각 단계에서 발생하는 피싱 공격의 유형을 분석한다. 이와 같은 분석을 통해 피싱 공격에 대한 인식을 재고하고 피싱 공격의 피해를 사전에 예방할 수 있다. 또한, 분석된 내용을 기반으로 각 피싱 유형에 대한 대응 방안을 제시한다. 제안하는 대응 방안은 각 단계별로 적합한 웹사이트 특징을 활용한 방식이다. 대응 방안의 유효성을 판단하기 위하여 제안한 특징 추출 방안을 통해 휴리스틱 기반 악성 사이트 분류 모델을 생성하고 각 모델의 정확도를 검증한다. 결론적으로 본 논문에서 제안하는 방안은 안티 피싱 기술을 강화하는 기초가 되고 웹사이트 보안 강화의 기반이 된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권7호
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• pp.1916-1934
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• 2023

The phishing attack is a malicious emerging threat on the internet where the hackers try to access the user credentials such as login information or Internet banking details through pirated websites. Using that information, they get into the original website and try to modify or steal the information. The problem with traditional defense systems like firewalls is that they can only stop certain types of attacks because they rely on a fixed set of principles to do so. As a result, the model needs a client-side defense mechanism that can learn potential attack vectors to detect and prevent not only the known but also unknown types of assault. Feature selection plays a key role in machine learning by selecting only the required features by eliminating the irrelevant ones from the real-time dataset. The proposed model uses Hyperparameter Optimized Artificial Neural Networks (H-ANN) combined with a Hybrid Firefly and Grey Wolf Optimization algorithm (H-FFGWO) to detect and block phishing websites in Internet of Things(IoT) Applications. In this paper, the H-FFGWO is used for the feature selection from phishing datasets ISCX-URL, Open Phish, UCI machine-learning repository, Mendeley website dataset and Phish tank. The results showed that the proposed model had an accuracy of 98.07%, a recall of 98.04%, a precision of 98.43%, and an F1-Score of 98.24%.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.2753-2762
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• 2013

최근 정보보호 기술의 발전으로 사이버 공격의 패러다임이 변화하고 있다. 조직의 시스템이나 네트워크에 대한 보호 대책이 강화되면서 최종 사용자를 대상으로 사회공학적 기법을 이용하는 사이버 공격이 증가하고 있다. 기업이나 정부기관을 대상으로 중요한 기밀 데이터를 절취하거나 중요 서비스를 무력화하는 지능형지속위협(APT, Advanced Persistent Threat) 공격의 약 91%가 스피어 피싱 이메일을 사용하는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 스피어 피싱 공격의 특성과 보안 위협을 자세히 분석하여 기술적인 통제항목만으로 스피어 피싱 공격에 대응하는 것에 한계가 있음을 설명하고 이를 보완할 수 있는 스피어 피싱 공격에 대한 관리적 대응방안을 제안하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.313-320
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• 2015

피싱 공격이 지속적이고 다양하게 증가하고 있지만 대응방안은 아직도 공격을 식별한 이후에 방어하는 형태에 머무르고 있다. 공격 이전에 HTTP의 Referer 헤더필드를 이용한 피싱사이트 탐지방안이 제안 되었으나, 피싱의 표적이 될 사이트 마다 개별적인 트래픽 수집 시스템을 설치해야하는 한계점이 존재한다. 본 논문은 내부 네트워크에서 기존에 알려져 있지 않은 피싱사이트에 접속하는 것을 탐지하는 방안을 제안한다. 사용자가 피싱사이트에 접속할 때 발생하는 트래픽을 HTTP 프로토콜의 특성과 피싱사이트 특성을 바탕으로 전처리를 수행한다. 피싱으로 의심되는 사이트는 컨텐츠를 분석하는 피싱사이트 판단단계를 통해 탐지된다. 제안된 탐지방안은 100개의 피싱 URL과 100개의 정상 URL을 대상으로 두 가지 형태의 실험으로 검증하였다. 실험결과 피싱 URL의 탐지율은 66%, 정상 URL에 대한 오탐율 0%로 나타났으며, 이는 기존에 제안된 탐지방안에 비해 알려지지 않은 피싱사이트를 탐지하는데 높은 탐지율을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권3호
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• pp.273-277
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• 2013

피싱 공격은 시간이 흐르면서 보다 더 지능적으로 실행되며, 기술적으로 고도화되고 있다. 해커는 지능화된 피싱 공격을 주요 기관의 내부 네트워크 침투를 위해 내부 사용자 컴퓨터를 점령하는 수단으로 이용하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 고도화된 피싱 공격으로부터 내부 사용자와 중요 정보를 보호하기 위해 피싱공격 확산방지모델(PMPA : Prevention Model the spreading of Phishing Attack)을 기술하고자 한다. 내부 사용자들은 외부 웹메일 서비스와 내부 메일 서비스를 동시에 사용한다. 따라서 양 구간에서 발생하는 위협 요소를 동시에 식별하기 위해서는 각각의 패킷을 감시하고 저장하여 각각의 항목별로 구조화시켜야 한다. 이는 해커가 내부 사용자를 공격할 때 외부 웹메일 서비스와 내부 메일 서비스 중 어느 한 쪽을 이용하거나 또는 양쪽 모두를 이용할 수 있기 때문이다. 본 연구에서 제시된 모델은 기존에 연구된 메일 서버 중심의 보안구조 설계를 내부 사용자가 접속하는 내부 메일 서비스까지 보호할 수 있도록 확장한 것이며, 프록시 서버를 이용하여 직접 피싱 사이트 접속을 차단하는 것보다 메일 확인 시 해당 사이트를 목록화할 수 있기 때문에 별도의 요청/응답을 위한 대기 시간이 없다는 장점이 있다.