• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1999년도 제6회 학술대회 논문집
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• pp.173-176
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• 1999

인터넷 환경에서는 정보자원을 식별하기 위한 기호로서 URL을 사용하고 있다. 그러나 URL은 자원이 위치한 장소를 지시하기 때문에 자원의 위치가 변경될 경우에는 접근하지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 URL의 단점을 보완하기 위한 대안으로서 URN을 이용하여 국내 학위논문을 고유하게 식별하고 검색하기 위한 방안에 대해 연구하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.213-219
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• 2023

경찰청 통계자료에 따르면 코로나19 이후 문자 또는 메신저를 이용한 스미싱(Smishing) 범죄가 급증하였다. 또한 정부 기관에 접수된 공공기관 사칭 건수의 대부분이 백신접종 및 보상 관련하여 가짜 URL(Uniform Resource Locator)을 클릭하도록 유도하는 수법이 다수 사용되었다. 주로 URL의 정보를 숨긴 단축 URL을 사용하며 탐지할 때 URL 기반 탐지방법은 URL의 정보를 숨기면 제대로 탐지할 수 없고, 콘텐츠 기반 탐지 방법은 탐지 속도가 느리고 많은 자원을 사용한다. 이에 본 논문에서는 GRU(Gated Recurrent Units)를 이용한 단축 URL을 판별하는 과정을 통해 일반 URL일 때 transformer를 통한 URL 기반 탐지, 단축 URL일때 XGBoost를 이용한 콘텐츠 기반 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안한 탐지 시스템의 F1-Score는 94.86이었고, 처리시간은 평균 5.4초가 소요되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권9B호
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• pp.1073-1081
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• 2011

URL 파라미터는 민감한 정보나 제공된 링크에서 임의로 변경하면 보안 위험이 발생하는 것을 포함할 수 있다. 본 논문에서는 전체 URL 파라미터들의 이름과 값을 동시에 암호화하는 Link-E-Param(Link with Encrypted Parameters) 기법을 제안한다. 이 기법은 기존의 일부 URL 파라미터를 감추는 방식과 달리, 공격자에 의한 악의적 URL 파라미터 분석을 근원적으로 불가능하게 함으로써 URL 분석에 기반 하여 웹 사이트로부터 정보를 빼내려는 시도를 막는 역할을 한다. 제안 기법은 서블릿 필터 형태로 구현되기 때문에 서버에 jar파일 설치 후 설정 파일을 작성하기만 하면 기존 프로그램을 수정할 필요 없이 적용이 가능하다. Link-E-Param에서는 다양한 암호화 알고리즘이 지원되도록 구현하였다. 구현된 필터를 적용하여 실험한 결과, 암호화 및 복호화로 인해 사용자가 느끼는 응답 시간의 증가가 수용 가능한 수준이라 볼 수 있는 2~3% 에 불과함을 보인다.

• 정보관리학회지
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• 제22권4호통권58호
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• pp.221-234
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• 2005

본 논문에서는 OpenURL을 이용한 전자자원 링킹시스템의 개요를 기술하고 있다 이어서 )6개의 OpenURL link resolver를 선정해서 서버설치여부, 보유하고 있는 저널종수, 서비스 커스터마이제이션, 사용통계서비스 등을 기준으로 비교 ·분석하였다. 분석결과는 각 도서관 및 유관기관에서 링킹시스템을 구입 또는 구축해서 이용할 경우 자관에 맞는 시스템을 선정하는데 도움이 될 것이다.

• 정보보호학회지
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• 제23권6호
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• pp.13-20
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• 2013

전자금융서비스 활용이 급격히 증가함에 따라 (예) 인터넷 자동이체, 조회) 이를 악용한 범죄 역시 증가하고 있다. 특히, 금융서비스 제공자를 사칭한 문자 메시지나 이메일을 전송하여 실제와 유사한 허위 URL에 접속하도록 유도하는 파밍 공격이 이러한 범죄의 대표적인 예이다. 이에 따라 다양한 대응방안들이 등장했지만 이들은 공통된 취약점이 존재한다. 기존 사이트들의 적극적인 참여가 필요하며, IP주소의 위조에 취약하다는 것이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 인터넷 주소 등록기관을 통한 URL 검증 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 주어진 URL의 등록기관 및 국가를 검증하여 악성 사이트로 유도하는 URL을 탐지한다. 제시된 방법의 정확도를 평가하기 위해 인터넷 금융과 관련된 총 44개 URL의 등록기관 및 국가를 검증해 보았으며, 90%이상의 정상 사이트 및 80% 이상의 비정상 사이트를 정확히 판별해 낼 수 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회지
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• 제29권3호
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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• pp.540-544
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• 2007

인터넷의 급속한 성장은 사람들의 정보 습득 방식에 큰 변화를 주었다. 인터넷 이용자들은 과거와 비교도 할 수 없을 만큼의 많은 지식을 손쉽게 접할 수 있게 되었다. 하지만, 그로 인해 여러 가지 문제점들이 생겨나게 됐는데, 웹 스팸도 그 중 하나이다. 웹 스팸은 웹을 통한 불법적인 활동으로 이득을 보려는 활동을 통칭할 수 있다. 웹 스팸은 검색 엔진 결과 리스트의 순위를 올리기 위해 사용되는 것이 대부분이지만, 점점 검색 엔진 결과 리스트의 순위와 관련 없는 것들에서도 나타나 생겨나고 있다. 웹 스팸은 종류도 다양할뿐더러, 아직까지 모든 웹 스팸을 예방할 확실한 방법이 제시되지 못하고 있다. 이 논문에서는 여러 웹 스팸 중 페이지-하이딩 스팸에 속하는 URL 리다이렉션에 대해 다루고자 한다. 다른 웹 스팸과 마찬가지로, 현재까지 자동적으로 URL 리다이렉션을 탐지하는 방법이 제시되지 못하고 있는 실정이다. 이 논문에서는 검색 엔진 결과 리스트의 순위를 사용하여 URL 리다이렉션을 탐지 기법을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (3)
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• pp.437-439
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• 2000

현대 생활에서 필수가 된 웹은 많은 정보를 쉽게 얻을 수 있다는 장점이 있지만 음란물의 유혹과 업무시간의 주식투자 등의 부작용들도 속속 나타나고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방안으로서 웹 필터링 시스템이 활용되고 있다. 본 논문에서는 시스템의 성능 저하와 사용자의 웹 접속 지연 시간을 최소화하면서 차단 여부를 신속히 판별할 수 있는 URL 탐색기법을 제안한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.451-458
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• 2007

본 연구는 링크 유알엘 접속을 통해 스팸메일을 자동으로 차단하는 방법에 관한 것이다. 본 연구의 링크 유알엘 접속을 통한 스팸메일 자동 차단 방법은 다음과 같다. 1. 인터넷을 통해 연결되어 이루어지는 전자메일 시스템(서버)에서 수신되는 전자메일의 메시지 원본에 존재하는 링크 유알엘 정보를 추출하고, 2. 추출된 링크 유알엘 정보에 링크된 웹페이지에 접속을 수행하며, 3. 웹페이지의 컨텐츠 중에 미리 규정된 스팸 키워드가 존재하는 경우에 수신된 전자메일을 스팸메일로 분류하여 차단한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.2752-2768
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• 2020

Phishing websites can have devastating effects on governmental, financial, and social services, as well as on individual privacy. Currently, many phishing detection solutions are evaluated using small datasets and, thus, are prone to sampling issues, such as representing legitimate websites by only high-ranking websites, which could make their evaluation less relevant in practice. Phishing detection solutions which depend only on the URL are attractive, as they can be used in limited systems, such as with firewalls. In this paper, we present a URL-only phishing detection solution based on a convolutional neural network (CNN) model. The proposed CNN takes the URL as the input, rather than using predetermined features such as URL length. For training and evaluation, we have collected over two million URLs in a massive URL phishing detection (MUPD) dataset. We split MUPD into training, validation and testing datasets. The proposed CNN achieves approximately 96% accuracy on the testing dataset; this accuracy is achieved with URL schemes (such as HTTP and HTTPS) removed from the URL. Our proposed solution achieved better accuracy compared to an existing state-of-the-art URL-only model on a published dataset. Finally, the results of our experiment suggest keeping the CNN up-to-date for better results in practice.