2008년도 SecruityFocus 자료에 따르면 마이크로소프트사의 인터넷 익스플로러를 통한 클라이언트 측 공격(client-side attack)이 50%이상 증가하였다. 본 논문에서는 가상머신 환경에서 능동적으로 웹 페이지를 방문하여 행위 기반(즉, 상태변경 기반)으로 악성 URL을 분석하여 탐지하고, 블랙리스트 기반으로 악성 URL을 필터링하는 시스템을 구현하였다. 이를 위해, 우선 크롤링 시스템을 구축하여 대상 URL을 효율적으로 수집하였다. 특정 서버에서 구동되는 악성 URL 탐지 시스템은, 수집한 웹페이지를 직접 방문하여 머신의 상태 변경을 관찰 분석하고 악성 여부를 판단한 후, 악성 URL에 대한 블랙리스트를 생성 관리한다. 웹 클라이언트 머신에서 구동되는 악성 URL 필터링 시스템은 블랙리스트 기반으로 악성 URL을 필터링한다. 또한, URL의 분석 시에 메시지 박스를 자동으로 처리함으로써, 성능을 향상시켰다. 실험 결과, 게임 사이트가 다른 사이트에 비해 악성비율이 약 3배 많았으며, 파일생성 및 레지스트리 키 변경 공격이 많음을 확인할 수 있었다.
엄청난 양의 정보를 제공하는 인터넷은 사람들에게 편의성을 제공해 주고 있다. 그러나 다른 한편으로는 인터넷으로 인하여 청소년들이 유해한 정보에 무방비로 노출되고, 회사에서는 업무와 관련이 없는 인터넷 사용으로 업무 능률이 저하되며 네트워크 자원이 낭비되는 등의 여러 가지 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 개인별로 인증을 받은 후에 각 개인에 따라 설정된 필터링 정책에 의해 인터넷을 사용하는 시스템을 제안한다. 기존의 시스템은 시스템 구성 및 성능, 사용자 관리의 어려움 등의 문제로 ISP 등의 대단위 네트워크에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 대단위 네트워크에 적용 가능하고 사용자 관리가 용이한 URL 필터링 시스템을 제안한다. 이러한 시스템을 사용하면 학교나 가정 및 직장에서 개인별로 다양한 필터링 정책을 적용할 수 있어 유해한 정보로부터 청소년을 보호할 수 있으며, 업무 능률의 상승과 네트워크 자원을 효율적으로 활용할 수 있는 장점이 있다.
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.
수많은 웹문서 중에서 원하는 문서만을 수집하는 것은 쉽지 않다. 이것을 해결하는 한 방법은 원하는 분야의 정보를 많이 제공하는 사이트에서 원하는 부분만 골라서 수집하는 것이다. 본 논문에서는 웹사이트의 URL 패턴을 XML 기반의 스크립트로 정의하여, 필요한 웹 문서만을 지능적으로 수집하는 방안을 제안한다. 제안하는 수집 방안은 데이터베이스와 같은 구조화된 자료를 정보로 제공하는 사이트에 대해서 매우 빠르고 효율적으로 적용될 수 있다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 적용하여 5만개 이상의 웹 문서를 수집하였다.
본 논문에서는 URL 목록 기반 웹사이트 컨텐츠 필터링 시스템에서 효율적인 URL 목록 검색 방식을 제안한다. 제안된 방식은 URL prefix 형태로 변환된 URL 목록을 해시 트리 형식으로 표현하여 한번의 트리 검색으로 URL 검색을 수행한다. 그 결과 단일 해시 테이블 방식의 중복 탐색을 제거하였다. 실험 결과 제안된 검색 방식은 세그먼트의 개수에 따라 단일 해시 테이블 방식에 비해 $62%{\sim}210%$의 성능 향상을 보인다.
본 논문에서는 미러링 환경에서 동작하는 악성링크 차단 및 URL 필터링 시스템에서 URL 접속을 차단할 수 있는 페이지 리다이렉션 기술을 소개한다. 미러링(Mirroring: Out of Path) 환경에서 URL 패킷을 차단하기 위해서 많이 사용하고 있는 방법으로는 RST (Reset) 패킷을 전송하여 세션을 종료하는 방법이다. 이 방법은 요청 서버에 RST(Reset) 패킷을 보내 강제로 종료하는 방식이기 때문에 사용자에게 접근 차단과 관련된 상태 등의 정보를 알려줄 수 없다. 현재 인라인(In-line) 방식에서 사용되고 있는 페이지 리다이렉션 기술을 미러링 환경에서 구현하여 사용자에게 차단 정보를 보여줄 수 있으며 다양한 장비 개발 환경에서 유용하게 사용할 수 있는 기술이라고 판단한다.
현재 개인용 유해사이트 선별차단 소프트웨어는 기본적으로 등급분류서버의 유해사이트 목록을 이용하는 URL 기반의 필터링 방법을 이용하고 있으며, 일부 제품의 경우에는 이에 추가하여 웹 페이지의 문자와 이미지기반의 내용기반 필터링 방법을 지원하고 있다. 본 논문에서는 유해 사이트 선별차단 소프트웨어를 구성하는 요소기술을 분석함으로써, 현재 운용 중이거나 상용화된 대표적인 유해 사이트 선별차단 시스템 제품 동향을 살펴보고 요소기술별 특징을 비교하기로 한다 이를 통하여, 향후 개인용 유해사이트 선별차단 시스템의 발전방향을 제시하고자 한다.
최근 빅 데이터와 인공지능의 발달과 함께 감성 분석에 대한 연구가 활발해지고 있다. 더불어 감성 분석을 위한 긍/부정 어휘가 풍부한 텍스트 문서들에 대한 수집의 필요성도 높아지고 있다. 본 논문은 긍/부정어휘가 풍부한 텍스트 문서들을 수집하는 기존의 수집 방법에 대한 문제점에 대하여 해결방안을 제시한다. 기존의 수집 방법으로 일단 모든 URL들을 저장하고 필터링 과정을 거쳐 긍/부정 어휘가 풍부한 텍스트 문서들을 수집하고자 한다면 불필요한 텍스트 문서 저장과 필터링 과정에서 메모리와 시간을 낭비하게 된다. 기존의 수집 방법에 블룸 필터라는 자료구조를 적용시켜 메모리와 시간을 낭비하게 되는 문제점을 해결하고자 한다.
최근 웹 서비스의 증가와 악성코드는 그 수를 판단 할 수 없을 정도로 빠르게 늘어나고 있다. 매년 늘어나는 악성코드는 금전적 이윤 추구가 악성코드의 주된 동기가 되고 있으며 이는 공공기관 및 보안 업체에서도 악성코드를 탐지하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 실시간으로 패킷을 분석할수 있는 필터링과 웹 크롤링을 통해 도메인 및 하위 URL까지 자동적으로 탐지할 수 있는 악성코드 탐지 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 현재 스마트폰에서 자주 사용하고 있는 QR-Code에 대해서 악의적인 변형 코드 및 올바르지 않은 URL로의 접속 등에 의해 개인정보 유출 등의 피해를 막기 위한 방법을 연구한다. QR-Code를 디코딩하여 URL 접속 시에 직접적인 필터링은 어려우므로 접속하기 전 해당 QR-Code를 디코딩하여 나온 결과와 원래의 URL을 비교할 수 있는 서버를 만들어 그 서버에 접속하여 스마트폰 사용자에게 접속 여부를 통지해주는 시스템을 구축해보아 스마트폰 사용자들에게 도움이 되고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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