안드로이드 운영체제는 웹페이지에서 사용자가 입력하는 보안 정보를 가로채는 피싱 공격에 노출되어 있다. 본 논문은 피싱 공격을 가능하게 하는, 두 가지 보안 취약점을 발견하였다. 첫째, always-on-top 기법은 공격 앱이 최상위 화면 위에 투명한 UI를 배치하여 사용자의 입력을 가로챌 수 있게 한다. 둘째, 공격 앱이 웹 브라우저가 현재 방문 중인 웹페이지의 정보를 안드로이드 API를 통해 접근할 수 있다. 본 논문은 이 취약점을 이용하여 웹페이지를 공격하는 기법을 제안한다. 이 기법은 보안 관련 웹페이지 방문을 탐지하고, 이 웹페이지에 입력하는 정보를 탈취한다. 인기 있는 웹사이트를 대상으로 한 실험을 통해 제안된 기법의 정확도와 공격 위험성을 확인하였다.
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.
전기통신금융사기 범죄인 메신저 피싱은 스마트폰 원격제어와 비대면 금융거래를 악용한 것으로 재산 피해는 물론이고 피해자들의 신용과 채무문제가 발생해 이차 피해가 심각하다. 이러한 금융사고는 피해자들의 부주의도 있겠지만 현재 메신저 피싱 범죄 수법은 지능적이며, 비대면 사용자 확인 절차의 허점을 파고든 결과로도 볼 수 있다. 본 연구에서는 메신저 피싱이 비대면 금융거래 시 사용자 확인 절차의 허점을 어떻게 악용하고 있는지 사례를 중심으로 분석하고, 실험을 통해 더 안전한 금융거래를 위한 비대면 확인 항목별로 개선점을 제언한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1916-1934
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2023
The phishing attack is a malicious emerging threat on the internet where the hackers try to access the user credentials such as login information or Internet banking details through pirated websites. Using that information, they get into the original website and try to modify or steal the information. The problem with traditional defense systems like firewalls is that they can only stop certain types of attacks because they rely on a fixed set of principles to do so. As a result, the model needs a client-side defense mechanism that can learn potential attack vectors to detect and prevent not only the known but also unknown types of assault. Feature selection plays a key role in machine learning by selecting only the required features by eliminating the irrelevant ones from the real-time dataset. The proposed model uses Hyperparameter Optimized Artificial Neural Networks (H-ANN) combined with a Hybrid Firefly and Grey Wolf Optimization algorithm (H-FFGWO) to detect and block phishing websites in Internet of Things(IoT) Applications. In this paper, the H-FFGWO is used for the feature selection from phishing datasets ISCX-URL, Open Phish, UCI machine-learning repository, Mendeley website dataset and Phish tank. The results showed that the proposed model had an accuracy of 98.07%, a recall of 98.04%, a precision of 98.43%, and an F1-Score of 98.24%.
Phishing is a form of online identity theft that aims to steal sensitive information such as online banking passwords and credit card information from users. This paper presents a novel browser extension, AntiPhish, that aims to protect users against spoofed web site-based phishing attacks. To this end, AntiPhish tracks the sensitive information of a user and generates warnings whenever the user attempts to give away this information to a web site today requires only the server to be hat is considered untrusted.
피싱(Phishing)은 불특정 다수의 이메일 사용자에게 신용카드나 은행계좌정보에 문제가 발생해 수정이 필요하다는 거짓 이메일을 발송하여 관련 금융 기관의 신용카드 정보나 계좌정보를 등을 빼내는 해킹 기법으로써, 개인정보(Private data)와 낚시(Fishing)의 합성어로 낚시하듯이 개인정보를 몰래 빼내는 것을 말한다. 이 논문에서는 개인정보를 훔쳐가는 피싱의 유형과 방법을 분석하고 피싱(Phishing) 웹사이트를 탐지하는 방법을 제시 할 것이다.
보이스 피싱은 해독능력이 약한 노인과 약자를 대상으로 사회공학적인 방법을 이용하여 경제적 피해를 유발시킨다. 최근 인접국과 연계조직에 의한 보이스 피싱이 많은 국민에게 경제적 손실과 정신적 파탄을 야기하였고 대한민국 전체로 보더라도 보이스 피싱으로 인한 국가경제손실 및 정신적 피해는 매우 크다. 최근 정부와 관련기관들이 보이스 피싱을 막기위한 보안시스템과 금융보안장치를 강화하고 있으나 보안효과가 얼마나 큰가는 검증하기 쉽지 않다. 본 논문에서는 보이스 피싱으로 인한 대한민국의 경제적손실과 보안장치강화에 따른 보안효과의 경제성에 관하여 살펴본다. 우리나라의 보이스 피싱 피해의 직접 피해액은 1,100억 원으로 나타나고 있으며 철저한 보안에 따는 잠재적인 경제적 효과는 연간 3,500억 원 규모에 이른다고 볼 수 있다.
스피어피싱 메일 공격은 특정 대상의 정보를 지속적으로 수집하여 이용하므로 지능적이고 새로운 공격 유형인 APT 공격이나 사회공학적 공격의 일환으로 공격 대상에 미치는 영향이 매우 크다. 스피어피싱 메일은 공격 대상, 목적, 수단 등이 스팸메일과 다르므로 보편적인 스팸메일 필터링 서비스 기능으로는 대응에 한계가 있다. 본 논문에서는 상대적으로 보안성이 취약한 중소기업을 대상으로 호스팅 메일 서비스를 제공하는 기업의 메일 보안 기능이 스피어피싱 메일 공격에 대응할 수 있는지를 분석한다. 분석 결과에 따르면, 스피어피싱 메일 공격 방식이 다양해짐에도 불구하고 제공하고 있는 메일 보안 서비스는 스팸메일을 포함한 메일 관리 수준에 머물러 있다고 판단할 수 있다. 분석 결과는 스피어피싱 메일 공격에 대한 체계적이고 효과적인 대응방안 도출을 위한 기초로 활용될 수 있다.
최근 증가하고 있는 피싱 공격은 사용자의 실수를 유발해 개인정보를 공격자에게 노출시켜 공격자가 경제적 이득을 취하는 공격이다 유사 메일이나 유사 주소로 사용자를 속이던 이 기법은, 메일주소 위조, 도메인 주소 위조 등으로 점점 다양해지며 기술적으로 발전해 왔다. 최근에 이르러서는 몇몇 웹 브라우저에서 발생한 취약점, 정상적인 스크립트, HTML, DNS 스니핑 등을 이용한 RUL 스푸핑 공격을 피싱 공격에 이용하면서 그 피해가 크게 늘고 있다. 본 논문에서는 피싱 공격에 사용되는 고도화된 기법인 URL 스푸핑을 이용한 피싱 공격에 대해서 논의하고 이에 대한 검사방법과 예방책, 더 나아가 피싱 공격을 근본적으로 제한할 수 있는 스킴을 제안한다.
최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐 플랫폼이 늘어나며 화폐 거래가 활발이 이뤄지고 있다. 그러나 암호화폐의 특성을 악용한 범죄 또한 늘어나 문제가 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고 있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 이더리움 참여 계정 주소에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터 불균형 문제로 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한 효과적인 그래프 임베딩 기법인 trans2vec과 준지도 학습 모델 tri-training을 함께 사용하여 라벨링된 데이터 뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도 최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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