• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.157-163
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• 2023

The attack technique targeting end-users through phishing URLs is very dangerous nowadays. With this technique, attackers could steal user data or take control of the system, etc. Therefore, early detecting phishing URLs is essential. In this paper, we propose a method to detect phishing URLs based on supervised learning algorithms and abnormal behaviors from URLs. Finally, based on the research results, we build a framework for detecting phishing URLs through end-users. The novelty and advantage of our proposed method are that abnormal behaviors are extracted based on URLs which are monitored and collected directly from attack campaigns instead of using inefficient old datasets.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.313-320
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• 2015

피싱 공격이 지속적이고 다양하게 증가하고 있지만 대응방안은 아직도 공격을 식별한 이후에 방어하는 형태에 머무르고 있다. 공격 이전에 HTTP의 Referer 헤더필드를 이용한 피싱사이트 탐지방안이 제안 되었으나, 피싱의 표적이 될 사이트 마다 개별적인 트래픽 수집 시스템을 설치해야하는 한계점이 존재한다. 본 논문은 내부 네트워크에서 기존에 알려져 있지 않은 피싱사이트에 접속하는 것을 탐지하는 방안을 제안한다. 사용자가 피싱사이트에 접속할 때 발생하는 트래픽을 HTTP 프로토콜의 특성과 피싱사이트 특성을 바탕으로 전처리를 수행한다. 피싱으로 의심되는 사이트는 컨텐츠를 분석하는 피싱사이트 판단단계를 통해 탐지된다. 제안된 탐지방안은 100개의 피싱 URL과 100개의 정상 URL을 대상으로 두 가지 형태의 실험으로 검증하였다. 실험결과 피싱 URL의 탐지율은 66%, 정상 URL에 대한 오탐율 0%로 나타났으며, 이는 기존에 제안된 탐지방안에 비해 알려지지 않은 피싱사이트를 탐지하는데 높은 탐지율을 보인다.

• 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.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.213-219
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• 2023

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권7호
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• pp.2752-2768
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• 2020

Phishing websites can have devastating effects on governmental, financial, and social services, as well as on individual privacy. Currently, many phishing detection solutions are evaluated using small datasets and, thus, are prone to sampling issues, such as representing legitimate websites by only high-ranking websites, which could make their evaluation less relevant in practice. Phishing detection solutions which depend only on the URL are attractive, as they can be used in limited systems, such as with firewalls. In this paper, we present a URL-only phishing detection solution based on a convolutional neural network (CNN) model. The proposed CNN takes the URL as the input, rather than using predetermined features such as URL length. For training and evaluation, we have collected over two million URLs in a massive URL phishing detection (MUPD) dataset. We split MUPD into training, validation and testing datasets. The proposed CNN achieves approximately 96% accuracy on the testing dataset; this accuracy is achieved with URL schemes (such as HTTP and HTTPS) removed from the URL. Our proposed solution achieved better accuracy compared to an existing state-of-the-art URL-only model on a published dataset. Finally, the results of our experiment suggest keeping the CNN up-to-date for better results in practice.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.819-825
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• 2012

최근 대다수 피싱사이트는 원시사이트(피싱사이트가 사칭하는 기관의 공식 웹사이트)와 유사하게 보이기 위해 원시사이트의 이미지, 게시글 등 컨텐츠를 링크하여 화면에 표시한다. 본 논문은 이러한 유형의 피싱사이트에 사용자가 접속하는 경우 피싱사이트의 URL이 HTTP referer 헤더필드를 통해 원시사이트로 유입되는 특성을 이용하여 피싱사이트를 실시간 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 원시사이트에 유입된 HTTP 트래픽을 아웃오브패스 (out-of-path) 방식으로 수집하여 분석함으로써 홈페이지 실운영 환경에 대한 영향을 최소화하였으며, 원시사이트를 참조한 웹 사이트의 URL에 대해 휴리스틱 분석을 실시함으로써 피싱사이트를 실시간으로 탐지할 수 있도록 설계하였다. 제안된 시스템을 피싱사이트 표적이 되고 있는 국내 모 기관 홈페이지에 적용한 결과 6일 동안 40개의 피싱사이트를 탐지하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.9-15
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• 2024

최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.80-81
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• 2022

최근 소셜 미디어 서비스의 성장과 접근성이 편해짐에 따라 피싱 URL 자동 분류가 필요하다. 그런데 단축 URL 서비스가 대중화되면서 피싱 URL 또한 단축 URL 서비스를 이용하여 피싱 사이트로 통하는지 정상적인 사이트로 통하는지 알 수 없게 되었다. 이런 경우 콘텐츠 기반 탐지를 통해 확인할 수 있지만 URL 기반 방법보다 느리고 리소스를 많이 차지한다는 단점이 있어 본 논문에서는 단축 URL 여부를 판단하고 좀더 효율적으로 피싱 사이트를 탐지 기법을 제안한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.101-106
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• 2023

최근 사이버 공격은 지능적이고 지속적인 피싱사이트와 악성코드를 활용한 해킹 기법을 활용하는 사회공학적 공격이 증가하고 있다. 개인 보안이 중요해지는 만큼 웹 어플리케이션을 이용해 악성 URL 여부를 판별하는 방법과 솔루션이 요구되고 있다. 본 논문은 악성 URL를 탐지하는 정확도가 높은 기법들을 비교하여 각각의 특징과 한계를 알아가고자 한다. 웹 평판 DB 등 기반 URL 탐지 사이트와 특징을 활용한 분류알고리즘 모델과 비교하여 효율적인 URL 이상탐지 기법을 제안하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권6호
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• pp.473-484
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• 2013

단축 URL은 짧은 URL을 긴 URL 대신에 사용하는 방식으로, 짧은 URL이 긴 URL에 리다이렉션되는 방식이다. 단축 URL은 생성과 사용이 간편하고, 글자수가 제한된 마이크로 블로깅 서비스의 사용이 증가함에 따라 폭발적으로 사용량이 증가하였다. 단축 URL의 사용이 간편하기 때문에, 메일, SMS, 책에서도 많이 사용되고 있다. 그러나 대부분의 단축 URL은 연결된 URL과의 어떠한 연관성도 없어, 사용자는 단축 URL에 직접 확인하기 전까지는 무엇에 관한 URL인지 모른다. 연결된 URL을 알 수 없다는 점을 악용하여, 단축 URL은 피싱 사이트나 악성코드 유포 등에 쓰인다. 기존에 이러한 문제를 극복하기 위해 단축 URL 서비스 사이트의 이름을 바꾸거나, 웹사이트의 정보를 반영하거나, 지역 이름의 줄임말 같은 단축어 사용 등의 시도가 있었으나, 각각의 방법에는 자동화의 어려움, 상대적으로 긴 단축 URL 길이, 적용 범위 한계가 각각의 문제점으로 적용하였다. 앞선 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문은 아랍어의 모음이 없는 문자 시스템에서 착안하여 URL 사이트 이름에서 모음을 탈락시킨 유사한 문자열을 이용하여 단축 URL 방식 SHRT를 제안한다.