아날로그 환경에서와 마찬가지로 디지털 환경에서도 디지털 컨텐츠 하나 하나에 고유 식별기호를 부여하여야 한다. 이러한 디지털 컨텐츠를 위한 식별기호로 IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 URI(Uniform Resource Identifier)체계 하에 인터넷 자원에 대한 접근 메카니즘을 지정하는 URL (uniform resource locator)을 사용하고 있다. 그러나 도서관의 경우 각각 다른 OPAC(Online Public Access)시스템 환경 하에서 각각 다른 URL 식별 패턴을 사용하고 있기 때문에 동일한 자원을 검색하는데 있어서 문제가 되고 있는 것이 현실이다. 이러한 문제에 착안하여 본 연구는 디지털 콘텐츠에 대한 URL 식별구문패턴의 표준화 방안을 연구하고자 한다.
인터넷 기반의 컴퓨팅 환경이 발전함에 따라 자원과 정보의 공유를 위한 그리드 컴퓨팅이 나타나게 되었다. 그리드 컴퓨팅에서는 그리드 응용 수행시 프로그램과 데이터간의 위치가 다르고 분산되어 있는 경우가 많다. 현재 그리드 미들웨어 시장 표준인 글로버스 둘킷(Globus Toolkit$_{TM}$)에서 사용하는 GASS(Global Access to Secondary Storage)는 원격에 있는 관련 데이터들을 로컬 시스템의 데이터에 접근하는 것처럼 처리하는 것을 지원한다. GASS에서는 원격지의 파일 시스템의 접근시 URL(Uniform Resource Locator)을 이용하는데, 그리드 환경에서의 I/O을 위한 파일 시스템은 복수의 파일 형태로 분산되어있기 때문에 하나의 그리드 응용을 수행할 때 URL을 동적으로 바꿔야 하는 문제점을 갖고 있다. 위치에 상관 없고 고성능을 지향하고 데이터의 성격을 쉽게 표현할 수 있는 이름 체제가 필요하다. 그래서 본 연구는 동적이고 다양한 표현이 가능한 URI(Uniform Resource Identifiers)을 사용하여 그리드 상에서 데이터를 사용하는 방법을 제안하고자 한다.
정보통신 및 인터넷의 급속한 발전으로 디지털 콘텐츠의 유통이 활발해지고 있으나 디지털, 콘텐츠에 대한 서비스 방식이 위치정보를 가지고 서비스하는 URL(Uniform Resource Locator)방식의 문제점과 기존의 물리적인 저작물r이 디지털 콘텐츠로 전환되면서 기존의 식별자로는 디지털 콘텐츠의 특성을 충족시키는 식별이 미흡하고 한계가 있다. 따라서, 해외 주요 디지털 콘텐츠 서비스기관의 식별체계 활용사례를 분석하고 그 결과를 토대로 한국과학기술정보연구원(KISTI) 고유 식별자인 KOI(Kisti Object Identifier)를 개발하고 개발된 KOI를 기반으로 과학기술분야 전자원문 연계시스템을 설계 및 구현하였다.
WWW(World Wide Web)은 인터넷상에 광범위하게 분산된 다양한 형식의 데이터를 손쉽게 검색할 수 있으며, 모든 응용의 사용자 환경을 손쉽게 포함시킴으로써 새로운 미디어 타입의 통합을 위한 가장 성공적인 기술로 평가받고 있다. 1990년 처음 개발될 당시 WWW은 텍스트 기반의 구조에 맞추어 HTTP(Hyper Text Transfer Protocol), HTML (Hyper Text Markup Language), URL(Uniform Resource Locator)이 제안되어, 이를 통해 비동기적인 형태의 검색과 상호작용을 지원하도록 설계되었다. 반면, 최근 인터넷상의 상당수를 차지하는 오디오, 비디오와 같은 실시간 환경의 멀티미디어 데이터들은 연속적, 동기적이며, 대화형 특징을 포함하고 있어 WWW에서 이러한 미디어들을 통합하기 위해서는 구조적인 확장이 요구된다. 본 고에서는 실시간 오디오/비디오를 웹상에서 통합시키기 위한 기술들은 분석한다. 인터넷 실시간 멀티미디어 데이터를 WWW에서 처리하기 위한 현재의 기술과 문제점들을 소개하고, 이를 해결하기 위해 WWW 기본 구조의 확장과 기술적인 해결책들을 제안한다.
정보통신의 발전으로 디지털 콘텐츠에 대한 서비스 방식이 위치정보를 가지고 서비스하는 URL(Uniform Resource Locator)방식의 문제점과 기존의 물리적인 저작물이 디지털 콘텐츠로 전환되면서 기존의 식별자로는 디지털 콘텐츠의 특성을 충족시키는 식별이 미흡하고 한계가 있다. 또한, 학술지 위주의 식별자는 연구가 활발하나 비학술지에 대한 식별자 연구는 부족한 실정이다. 따라서, 해외 주요 디지털 콘텐츠 서비스기관의 식별체계 활용사례를 분석하고 그 결과를 토대로 한국과학기술정보연구원(KISTI) 고유 식별자인 KOI(Kisti Object Identifier)를 개발하였다.
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.
본 논문은 원 데이터를 암호화하여 URL(Uniform Resource Locator)정보 형식으로 변형하고, URL정보를 QR코드로 인코딩함으로써 원 데이터의 저장없이 QR코드를 매개로 데이터를 기록하고 해독할 수 있도록 하는 스마트한 QR코드에 의한 비저장식 데이터 기록 시스템 및 비저장식 데이터 제공방법을 제시하는 데 목적이 있다. 연구의 방법은 선행기술연구와 문헌조사를 통해 연구의 차별성을 두기 위한 방법을 제시했으며 분석결과, 온라인 관리서버에 구축되는 시스템으로서, 데이터 입력 신호별 매칭 암호가 저장된 암호DB, QR코드 생성 명령에 따라 입력데이터를 암호DB에서 매칭되는 암호정보로 치환하여 관리서버 도메인네임의 하위 로케이터로 결합시킨 URL정보로 변환시키고, URL정보를 QR코드로 인코딩하는 코드 생성부, 그리고 URL접속신호 수신에 따라, URL정보를 입력데이터로 변환 제공하는 암호 해독부를 포함하는 QR코드에 의한 비저장식 데이터 기록시스템을 제공한다. 따라서 스마트한 QR방식의 데이터관리방식(기록과 제공)은 사용의 편리성과 공간의 제약이나 용량사용의 장애가 없다는 점을 밝히고 있다.
웹에서는 문법적으로 서로 다른 문자열의 URL들이 동일 자원을 나타낼 수 있다. URL 정규화는 동일 자원을 나타내는 서로 다른 URL들을 통일된 형태로 변환하는 과정이다. 현재 URL 정규화에 대한 표준화가 진행 중에 있다. 표준 URL 정규화는 "잘못된 긍정"을 허용하지 않으며 "잘못된 부정"을 최소화하는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 표준 URL 정규화에서 고려되지 않은 네 가지 정규화 요소를 고려한다. 본 논문은 "잘못된 긍정"을 부분적으로 허용하여 표준 URL 정규화에서 빈번히 발생하는 "잘못된 부정"을 제거하는 것을 목적으로 한다. 또한, 제안된 정규화 고려 요소의 효과를 평가하기 위하여 두 개의 척도가 정의되었다. 마지막으로, 본 논문은 실제 웹 문서 중에 발견된 약 1억 7천만 개의 URL에 대하여 실험을 수행하고 결과를 기술한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5580-5593
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2019
A malicious Uniform Resource Locator (URL) recognition and detection method based on the combination of Attention mechanism with Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory Network (Attention-Based CNN-LSTM), is proposed. Firstly, the WHOIS check method is used to extract and filter features, including the URL texture information, the URL string statistical information of attributes and the WHOIS information, and the features are subsequently encoded and pre-processed followed by inputting them to the constructed Convolutional Neural Network (CNN) convolution layer to extract local features. Secondly, in accordance with the weights from the Attention mechanism, the generated local features are input into the Long-Short Term Memory (LSTM) model, and subsequently pooled to calculate the global features of the URLs. Finally, the URLs are detected and classified by the SoftMax function using global features. The results demonstrate that compared with the existing methods, the Attention-based CNN-LSTM mechanism has higher accuracy for malicious URL detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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