• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권10호
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• pp.437-446
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• 2022

보이스피싱 통화 내용을 탐지하고 분류하는데 핵심 엔진으로 최신 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 알고리즘과 결합된 자연어 처리(NLP)의 텍스트 분류 작업이 널리 사용된다. 비대면 금융거래의 증가와 더불어 보이스피싱 통화 내용 분류에 대한 많은 연구가 진행되고 양호한 성과를 보이고 있지만, 최신 NLP 기술을 활용한 성능 개선의 필요성이 여전히 존재한다. 본 논문은 KorCCVi라는 레이블이 지정된 한국 보이스 피싱 데이터의 텍스트 분류를 기반으로 여러 다른 최신 알고리즘과 비교하여 사전 훈련된 한국어 모델 KoBERT의 한국 보이스 피싱 탐지 성능을 벤치마킹한다. 실험 결과에 따르면 KoBERT 모델의 테스트 집합에서 분류 정확도가 99.60%로 다른 모든 모델의 성능을 능가한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권3호
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• pp.138-142
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• 2009

본 논문에서는 보이스 피싱 (Voice Pishing) 예방을 위한 알고리즘을 최소 분류 오차 기법 (Minimum Classification Error)을 기반으로 제한하다. 휴대폰으로 전송되어진 신호를 기반으로 3GPP2 Selectable Mode Vocoder (SMV)의 복호화 과정에서 자동적으로 추출되는 중요 특징벡터를 사용하여 Gaussian Mixture Model (GMM)을 구성하고 이를 기반으로 구해지는 로그(Log) 기반의 우도 (Likelihood)를 사용한 변별적 가중치 학습을 사용하여 보이스 피싱 예방을 위한 검출 알고리즘을 제안하다. 실험 결과 제안된 보이스 피싱 알고리즘이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인 것을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권6호
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• pp.1267-1277
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• 2021

보이스피싱 범죄 접근 단계에서 미끼로 활용되는 광고 문자 및 음성에 이용되는 전화번호가 대량 불법대출 스팸 발송에 이용되고 있어 이를 신속하게 차단하는 것이 필요하다. 이에, 본 고에서는 불법대출 스팸 및 보이스피싱을 자행하는 음성스팸 전화번호에 대해서 신속한 이용제한을 함과 동시에 해당 전화번호로 전화 통화 연결이 원활하지 않게 지속적인 콜을 보냄으로서 해당 전화번호를 이용하여 불법을 자행하지 못하게 하는 음성스팸 역공격 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 불법스팸신고처리기관과 수사기관간 대표적인 협업 모델로서 각각 역할을 정립하여 본 시스템을 개발한 후 실제 적용해 본 결과, 불법대출 음성스팸과 문자스팸 신고건수가 각각 1/3 수준으로 감소하는 것을 확인하여 본 시스템의 효과성을 입증할 수 있었다

• 융합보안논문지
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• 제14권5호
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• pp.65-74
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• 2014

유선전화로 시작된 피싱 사기는 스미싱, 파밍 등으로 계속 진화하고 있다. 우리가 유 무선 통화, 문자, 이메일, 온라인 뱅킹 등을 편리하게 이용하고 있는 만큼 그에 따라 해킹 및 피싱 사기 공격의 종류도 진화하고 다양해지고 있는 것이다. 본 논문에서는 그에 따라 피싱의 종류에 따른 공격방법을 살펴보고 그에 따른 일반적인 예방대책을 살펴본다. 그리고 사용자들이 직접적으로 느낄 수 있는 실질적인 예방대책과 정부에서 추진할 수 있는, 장기적인 대책을 제시하였다. 계속 진화하는 피싱 사기를 단기간 내에 박멸하기는 어려우며 정부의 장 단기적인 대책과 기술개발 그리고 지속적인 홍보 등이 해결책이 될 것이다. 물론 SNS를 비롯한 인터넷상의 매체들도 홍보에 큰 도움이 되고 있다. 아울러 새로 개발되는 서비스기술들은 보안상의 허점이 없도록 다시 한번 살펴서 기술개발이 이루어져야 할 것이다.

• 한국융합학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.9-14
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• 2011

피싱(Phishing)은 사용자 또는 기기를 가장하여 사용자 신분을 도용하는 공격이다. 최근 스마트폰 및 메신저 프로그램 보급에 따라 그 피해가 급증하고 있다. 스마트폰은 음성 통화, SMS와 같은 고유 기능 외에 무선네트워크 기반의 다양한 응용 프로그램을 구동할 수 있다. 일반적으로 카카오톡, 네이트온과 같은 메신저 프로그램은 클라이언트-서버 구조로 구성되며 안전한 통신을 위해서 상호 인증이 필수적이다. 본 논문에서는 스마트폰 피싱 공격에 안전한 메신저 인증 프로토콜을 제안한다. 제안한 기법은 사용자들 간의 대화를 보호하기 위하여 메시지 암호화 기능과 인증 기능을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.156-159
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• 2019

The damage from voice phishing reaches one trillion won in the past 5 years following report of Business Korea on August 28, 2018. Voice phishing and mobile phone scams are recognized as a top concern not only in Korea but also in over the world in recent years. In this paper, we propose an efficient system to identify the caller and alert or prevent of dangerous to users. Our system includes a mobile application and web server using client and server architecture. The main purpose of this system is to automatically display the information of unidentified callers when a user receives a call or message. A mobile application installs on a mobile phone to automatically get the caller phone number and send it to the server through web services to verify. The web server applies a machine learning to a global phone book with Blacklist and Whitelist to verify the phone number getting from the mobile application and returns the result.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.647-648
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• 2009

'보이스피싱(Voice Phishing)'은 전화를 통해 자신을 신뢰할 수 있는 대상으로 위장하여 개인 정보를 훔치는 행위이다. 최근 들어 보이스피싱 피해 사례가 급증하고 있으며 아직 딱히 대안이 없는 상태이다. 또한, IP 환경에서의 전화통화는 보이스피싱을 더욱 용이하게 하고 있다. 본 논문에서는 VoIP 환경에서 공개키 암호화 기법을 이용하여 발신자의 신원을 정확히 밝히는 인증을 통해 사용자가 악성 발신자에게 정보를 제공하거나 금전적 피해를 피할 수 있는 방법론을 제시한다. 이를 통해 사용자는 발신자의 정확한 신원 정보를 제공 받아 보이스피싱 당할 가능성을 줄일 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.297-299
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• 2021

Text classification is one of the popular tasks in Natural Language Processing (NLP) used to classify text or document applications such as sentiment analysis and email filtering. Nowadays, state-of-the-art (SOTA) Machine Learning (ML) and Deep Learning (DL) algorithms are the core engine used to perform these classification tasks with high accuracy, and they show satisfying results. This paper conducts a benchmarking performance's analysis of multiple SOTA algorithms on the first known labeled Korean voice phishing dataset called KorCCVi. Experimental results reveal performed on a test set of 366 samples reveal which algorithm performs the best considering the training time and metrics such as accuracy and F1 score.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.947-948
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• 2023

본 논문은 보이스피싱 취약 계층을 위해 통화 내용을 신속하게 처리하여 실시간으로 범죄 여부를 판별하는 VoIP 에 특화된 시스템을 제안하였다. 실제 보이스 피싱 통화 유형을 학습한 탐지 모델을 개발하여 API 로 배포하였다. 또한 보이스피싱 위험도가 일정 수준에 도달할 경우 사용자에게 보이스피싱 가능성을 경고하는 장치를 제작하였다. 본 연구는 보이스피싱을 사전에 탐지함으로써 개인정보의 유출 및 금융 피해를 예방하고 정보 보안을 실천하는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.95-96
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• 2024

본 논문은 금융 범죄 중 하나인 보이스피싱을 실시간으로 예방하기 위한 탐지 기법을 제안한다. 제안된 모델은 수화기에 출력되는 음성을 녹음하고 네이버 CSR(Cloud Speech Recognition)을 통해 텍스트 파일로 변환한 후 딥러닝 기반의 KoBERT를 바탕으로 다양한 보이스피싱 패턴을 학습하여 실시간 환경에서의 신속하고 정확한 탐지를 위해 실제 통화 데이터를 적절하게 처리하여, 이를 통해 효과적인 보이스피싱 예방에 도움을 줄 것으로 예상된다.