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.
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.
url 은 사용자들에게 편의성을 제공하지만 이로 인해 발생하는 보안 문제점들이 있다. 파라미터 값을 변조해 발생하는 온라인 쇼핑몰 해킹이나 회사 내부망에서 관리자 페이지나 사내 기밀 게시판 등 평소라면 접근할 수 없는 숨겨진 페이지에 접근을 시도하는 문제점들이 발생해 이를 방지할 AES 방식의 url 암호화 기술을 구상해 보았다.
다양한 분야에서 QR 코드가 급속도로 확산되면서, QR 코드를 악용하여 사용자를 악성 웹사이트로 리디렉션하는 '큐싱(Qshing)'이라는 새로운 형태의 사이버 범죄가 등장했다. 이에 본 연구에서는 일반화 성능을 향상시키기 위해 교차 검증(CV)을 활용하여 QR 코드 스캔과 관련된 악성 URL을 탐지하도록 설계된 스태킹 앙상블 모델을 제안한다. 이러한 통합은 실제 애플리케이션에서 높은 성능을 기대할 수 있도록 설계되었다. 본 연구는 이 모델이 기존의 연구보다 QR 코드 관련 사이버 위협에 대처하는 보다 효과적인 수단을 제공할 것으로 기대한다.
주요 기업들과 포털들은 사용자들에게 웹 기반 환경에서 보다 효율적인 콘텐츠 이용을 지원하기 위해 이른바 콘텐츠관리시스템(CMS, Contents Management Systems)과 콘텐츠의 데이터베이스 내 물리적 주소를 연결하여 관리하는 링크 서버를 적극적으로 도입하고 있다. 이를 통해 웹브라우저 화면에서 보여지는 콘텐츠의 URL과 실제 데이터베이스 안의 콘텐츠의 물리적 주소를 자동으로 연결해 주고, URL이나 데이터베이스의 물리적 주소의 변경시 두 주소를 재 연결하는 역할을 수행한다. 최근 빅데이터 환경의 도래에 따라 디지털 콘텐츠와 사용자 접속수가 폭발적으로 증가하고 있는 상황에서 CMS와 링크 서버에서 수행해야 하는 유효 링크 검사 횟수도 따라서 증가하고 있다. Peta-Byte 또는 Eta-Byte 환경 하에서 수행되는 유효 링크 검사를 기존 URL 기반의 순차적 방식으로 수행할 경우 속도저하에 따른 데이터 링크 식별률(identification rate)의 저하와 빈번한 링크 검사에 따른 데이터베이스에 부하를 주는 요인으로 작용될 수 있다. 따라서, 본 연구는 상기와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위해 대량의 URL에 대해 B-Tree 기반의 정보식별자의 구간별 개수 분석을 기반으로 URL 삭제 링크 및 추가 링크를 인식하고 효과적으로 관리하는 것이 가능하도록 해주는 링크 서버를 제공하는 데 있다. 본 연구를 통해 기존 방식보다 빠르고 낮은 부하를 주는 데드 링크 체크 처리가 가능해 질 것이다.
본 연구에서는 타인의 트윗을 볼 때 어떠한 변인이 트윗 신뢰도와 태도에 영향을 주는지 살펴보고자 내용(정보/의견), 기능(없음/URL/RT) 그리고 관여도(저/고)를 독립변인으로 하여 실험연구를 했다. 설문지, 인터뷰 그리고 유저빌리티 테스팅 소프트웨어 등 세 가지 연구방법을 이용한 결과, 유저빌리티 소프트웨어를 통한 직접관찰에서는 실험 참여자들이 트윗 내용, 기능 그리고 관여도가 읽는 순서, URL 클릭여부, RT시 원래 트윗 작성자 확인여부 등에 영향을 주지 않음을 확인하였고, 트윗 신뢰도에서는 내용에서만 유의미한 차이를 그리고 트윗 태도에서는 트윗 내용, 기능 그리고 관여도 간에 유의미한 상호작용 효과가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 인터뷰를 통해서 의견 보다는 정보가, 그리고 URL>RT>아무 것도 없는 정보나 의견 순으로 더 신뢰할 만하다는 결과가 나왔는데, 그 이유는 개인 의견에 대한 한계와 URL과 RT 등을 통한 정보원에 대한 신뢰 때문인 것으로 보인다. 수많은 트윗 가운데 제한된 트윗에 노출될 수밖에 없는 상황에서 이러한 결과는 트윗 송신자들의 메시지 작성 형태에 대한 중요한 함의를 보여준다.
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.
Fang, Lim Chian;Ayop, Zakiah;Anawar, Syarulnaziah;Othman, Nur Fadzilah;Harum, Norharyati;Abdullah, Raihana Syahirah
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.297-302
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2021
The development of various phishing websites enables hackers to access confidential personal or financial data, thus, decreasing the trust in e-business. This paper compared the detection techniques utilizing URL-based features. To analyze and compare the performance of supervised machine learning classifiers, the machine learning classifiers were trained by using more than 11,005 phishing and legitimate URLs. 30 features were extracted from the URLs to detect a phishing or legitimate URL. Logistic Regression, Random Forest, and CatBoost classifiers were then analyzed and their performances were evaluated. The results yielded that CatBoost was much better classifier than Random Forest and Logistic Regression with up to 96% of detection accuracy.
본 논문에서는 인터넷상에 존재하는 네트워크의 특화된 주소인 지정된 URL로 Address Mapping기법을 이용하여 Peer 상호간의 파일공유 및 검색이 가능한 Peer-to-Peer프로그램을 구현하여 보았으며, 이를 응용한 하나의 제안으로써 원격지 상에 존재하는 내 컴퓨터의 저장드라이브를 같은 방법의 URL ID로 제어하여 Server운영체제 없이 개인용 PC를 자료공유용 Server로 활용할 수 있는 방법을 구현하였다. 따라서 기존의 P2P프로그램의 기본기능과 비교하여 Web Blower상에서 원격지 개인 PC의 자료실을 손쉽게 운영할 수 있는 Web Service가 가능하도록 설계하였고, 인터넷 사용자가 손쉽게 파일 검색 및 공유, 저장, 원격제어가 가능하도록 UI에 초점을 맞추어 시스템을 구현하였다.
본 논문에서는 DarkWebGuard라는 실시간 악성 URL 탐지 시스템을 소개하고, 그 개발에 사용된 도구와 알고리즘에 대해 논의합니다. DarkWebGuard는 머신러닝을 기반으로 하며, 인터넷 보안에 대한 현재의 요구를 충족시키기 위해 개발되었습니다. 이 시스템은 사용자와 시스템을 보호하기 위해 악성 URL을 실시간으로 탐지하고 분류합니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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