• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.1013-1015
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• 2022

본 논문은 보이스피싱에 취약한 VoIP와 일반 유선전화 상의 보안을 위해 유선전화의 대화내용을 Google STT API 및 텍스트 자연어 처리를 통해 실시간으로 보이스피싱 위험도를 알 수 있는 모델을 제안했다. 보이스피싱 데이터를 Data Augmentation와 BERT 모델을 활용해 보이스피싱을 예방하는 솔루션을 구상했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1045-1046
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• 2023

본 논문은 디지털 소외계층과 사회적 약자를 고려한 보이스피싱 예방 솔루션을 제안한다. 통화 내용을 AWS Transcribe를 활용한 STT와 NLP 알고리즘을 사용해 실시간으로 보이스피싱 위험도를 파악하고 결과를 사용자에게 전달하도록 한다. NLP 알고리즘은 KoBIGBIRD와 DeBERTa 모델 각각을 커스터마이즈하여 보이스피싱 탐지에 적절하게 파인튜닝 했다. 이후, 성능과 인퍼런스를 비교하여 더 좋은 성능을 보인 KoBIGBIRD 모델로 보이스피싱 탐지를 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.794-795
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• 2023

금융 소외 계층은 여전히 보이스피싱과 같은 금융 범죄의 위험에 직면하고 있다. 본 논문에서는 이러한 위험을 완화하기 위해 모바일 애플리케이션을 통한 보이스피싱 예방을 강화하고자 한다. 이를 위해 AI 기술을 적용하여 데이터를 추출, 학습 및 분석하는 혁신적인 보안 기술을 개발하고자 한다. 이러한 기술의 적용을 통해 금융 소외 계층을 더 효과적으로 보호하고 금융범죄로부터 보안을 강화하는데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.214-215
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• 2024

삼성 스마트폰 계정 기반 서비스인 다른 기기에서 전화/문자하기(CMC) 기능이 보이스피싱의 새로운 기술로 동원되고 있다. 기존의 심박스와 같은 불법 중계기보다 발신 번호 변작에 쉽게 활용할 수 있어 CMC 기능을 악용한 보이스피싱 범죄가 증가하고 있으나, 이에 대한 연구가 미비한 현실이다. 본 논문에서는 삼성 기기에서의 CMC 활성화 및 기능 사용 여부에 따른 안드로이드 시스템 로그에서의 차이를 분석하고, 이를 바탕으로 보이스피싱 수사에 활용할 수 있는 포렌식 아티팩트 분석 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회지
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• 제14권2호
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• pp.255-262
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• 2006

개인 정보의 탈취에 필요한 악성코드는 Phishing, Pharming메일, VoIP 서비스를 이용하는 Vishing, 모바일 금융을 위장한 SMiShing등에 이용되어진다. 악성코드의 삭제나 치료는 앤티바이러스나 스파이웨어 제거 프로그램을 사용한다. 그런데 Windows 시스템 파일에 기생하여 기생 동작하는 악성코드는 윈도우 운영체제에서 반드시 실행되어야 하는 프로세스인 lsass.exe, winlogon.exe, csrss.exe와 연계되어 있어 치료가 되지 않는다. 사용자가 바이러스의 치료를 위하여 임의로 프로세스를 강제 종료하려 한다면 운영체제 시스템 전체가 리부팅이 발생하거나 블루 스크린이 발생한다. 본 논문에서는 치명적인 결과를 발생하는 Windows 시스템 파일에 기생하는 악성코드를 치료하는 새로운 치료방법을 제안한다. 새로운 치료를 위한 Thread에 종료함수를 임의로 삽입하고 Thread를 제어하여 기생 동작을 종료하고, 종료함수가 가지는 Thread를 다시 Injection 한 후 KILL DLL 클릭하여 삭제한다. 본 논문에서 실험을 한 치료방법과 해결하는 방안은 컴퓨터 바이러스의 대한 획기적인 차원의 연구가 될 것이며 경제와 금융사회의 유비쿼터스보안을 강화하는 초석이 될 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.251-258
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• 2006

개인 정보의 탈취에 필요한 악성코드는 Phishing, Pharming메일, VoIP서비스를 이용하는 Vishing, 모바일 금융을 위장한 SMiShing 등에 이용되어진다. 악성코드의 삭제나 치료는 앤티바이러스나 스파이웨어 제거 프로그램을 사용한다. 그런데 DLL Injection 기법을 이용하여 기생 동작하는 악성코드는 윈도우 운영체제에서 반드시 실행되어야 하는 프로세스인 Isass.exe, winlogon.exe, csrss.exe와 연계되어 있어 치료가 되지 않는다. 사용자가 바이러스의 치료를 위하여 임의로 프로세스를 강제 종료하려 한다면, 운영체제 시스템 전체가 리부팅이 발생하거나 블루 스크린이 발생한다. 본 논문에서는 치명적인 결과를 발생하는 DLL Injection 기법을 이용하는 악성코드를 치료하는 새로운 치료방법을 제안한다. 새로운 치료를 위한 Thread에 종료함수를 임의로 삽입하고 Thread를 제어하여 DLL의 동작을 종료하고, 종료함수가 가지는 Thread를 다시 Injection 한 후 KILL DLL 클릭하여 삭제한다. 본 논문에서 실험을 한 치료방법과 해결하는 방안은 컴퓨터 바이러스의 대한 획기적인 차원의 연구가 될 것이며 경제와 금융사회의 유비쿼터스 보안을 강화하는 초석이 될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권9호
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• pp.49-57
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• 2013

최근 스마트폰의 발전에도 불구하고 통화 녹취 기술은 대부분 사내 유선망을 이용하여 통화내용을 서버에 저장, 검색 및 청취할 수 있도록 되어 있다. 따라서 본 논문은 스마트폰의 장점인 이동성을 활용하여 모바일간의 통화 및 모바일과 유선상의 통화내용을 녹취할 수 있는 안드로이드 기반의 스마트폰 레코딩 시스템을 소개한다. 스마트폰 레코딩 시스템은 어플리케이션이 설치된 스마트폰을 이용하여 통화가 이루어지면 단말기에 통화내용을 저장하고 사용자 권한에 의해 암호화되어 웹 서버에 업로드 할 수 있다. 업로드된 녹취 데이터는 웹을 통하여 관리할 수 있다. 이 시스템을 통하여 이동 업무에 적용가능하고 증거자료 확보 및 보이스 피싱과 같은 범죄를 예방하는데 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권5호
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• pp.867-878
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• 2021

In context awareness and user intention tasks, dataset construction is expensive because specific domain data are required. Although pretraining with a large corpus can effectively resolve the issue of lack of data, it ignores domain knowledge. Herein, we concentrate on data domain knowledge while addressing data scarcity and accordingly propose a multi-channel long short-term memory (LSTM). Because multi-channel LSTM integrates pretrained vectors such as task and general knowledge, it effectively prevents catastrophic forgetting between vectors of task and general knowledge to represent the context as a set of features. To evaluate the proposed model with reference to the baseline model, which is a single-channel LSTM, we performed two tasks: voice phishing with context awareness and movie review sentiment classification. The results verified that multi-channel LSTM outperforms single-channel LSTM in both tasks. We further experimented on different multi-channel LSTMs depending on the domain and data size of general knowledge in the model and confirmed that the effect of multi-channel LSTM integrating the two types of knowledge from downstream task data and raw data to overcome the lack of data.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.354-356
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• 2022

프로필은 본인을 나타내는 가장 기본적인 수단이며, 그 자신을 대표한다. 프로필을 가장 많이 활용하는 SNS, 채팅 앱에서는 프로필을 이용하여 자신의 경험, 기분, 생각 등을 표현한다. 그러나 보이스피싱, 사칭 범죄 등에서 프로필과 같은 사진을 도용하여 사칭한 뒤 피해자를 속여 범죄를 일으킨다. 본 논문에서는 사칭 범죄를 방지하기 위해 원본 구별이 가능한 NFT를 이용하여 원본의 진위를 판단한다. 프로필 사진의 원본을 NFT로 민팅하여 블록체인 네트워크에 등록하고 원본 파일은 off-chain인 IPFS에 저장한다. 이를 활용하면 프로필 사진의 진위를 쉽게 판별할 수 있기 때문에 사칭 범죄 예방에 효과적일 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권7호
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• pp.9-17
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• 2018

최근 전자금융사기에 대한 관심이 증가되고 있다. 특히, 전자금융사기는 사회공학적 양상으로 진화하고 있다. 이러한 높은 관심에도 불구하고 전자금융사기를 방지하기 위한 적절한 가이드라인은 거의 없는 실정이다. 더군다나, 실제피해자들을 대상으로 관련 연구가 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구의 목적은 실제 피해자들을 대상으로 왜 전자금융사기가 발생하는지에 대한 근원적 접근을 시도하고자 한다. 보다 실제적인 현실세계를 반영하기 위해, 본 연구에서는 피해자들을 대상으로 초점면접기법(FGI)을 활용해 분석하였다. 분석결과, 전자금융사기를 당하는 데에는 일정한 피해패턴이 있음을 발견할 수 있었다. 또한 왜 전자금융사기가 발생하는지에 대한 근본적인 물음에 대한 해답은 행동경제학에 바탕으로 둔 인간의 낙관적 편향이라는 심리적 인지오류로 인해 피해가 발생함을 확인할 수 있었다. 이 연구의 수행을 통해 위기관리 관점으로 향후 전자금융사기를 방지하기 위한 의미 있는 가이드라인과 방향성을 제공하며, 궁극적으로는 정부 및 산업계의 효과적 정책을 개발하기 위한 중요한 기초자료로서 활용되기를 기대한다.