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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.2
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 147 - 153 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.2.147
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폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스 등으로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL을 통해 전파되는 피싱 URL의 자동화된 분류가 필수적이다. URL을 구성하는 문자와 단어수준의 특징을 모델링하기 위한 컨볼루션-순환신경망 기반의 피싱 URL 분류용 딥러닝 모형은 정확도의 측면에서 최고의 성능을 달성하였으나, 피싱 URL 데이터의 클래스 불균형으로 인한 샘플링 단계에서의 문제와 특징공간 구축시의 문제가 알려졌다. 본 논문에서는 URL 도메인에서의 클래스 불균형 이슈를 딥러닝 기반의 URL 특징공간 생성 태스크의 측면에서 지적하고 URL간의 유사도를 직접 학습할 수 있는 개선된 트리플렛 신경망 구조를 제안하였다. 제안하는 방법은 실제 웹으로부터 수집된 60,000건의 URL 데이터셋에 대해 검증되었고 최신의 딥러닝 기반 방법 대비 최고의 성능을 달성하였다. 개선된 트리플렛 신경망은 시간해상도 별 10겹 교차검증으로 평가되었고, 기존 딥러닝 알고리즘 대비 재현율 측면 45%의 향상을 보임으로써 피싱 URL 분류 분야에서의 표현형 학습 접근의 타당성을 검증하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 방법
4. 실험 및 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
F. Tajaddodianfar, J. W. Stokes, A. Gururajan, "Texception: A character/word-level deep learning model for phishing URL detection," IEEE Int. Conf. on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp. 2857-2861, 2020.
H. Le, Q. Pham, D. Sahoo, S. C. Hoi, "URLNet: Learning a URL representation with deep learning for malicious URL detection," arXiv preprint arXiv: 1802.03162, 2018.
A. C. Bahnsen, E. C. Bohorquez, S. Villegas, J. Vargas, F. A. Gonzalez, "Classifying phishing URLs using recurrent neural networks," 2017 APWG Symposium on Electronic Crime Research, pp. 1-8, 2017.
J. Zhao, N. Wang, Q. Ma, Z. Cheng, "Classifying malicious URLs using gated recurrent neural networks," Int. Conf. on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing, pp. 385-394, 2018.
W. Yang, W. Zuo and B. Cui, "Detecting malicious URLs via a keyword-based convolutional gated recurrent unit neural network," IEEE Access, Vol. 7, pp. 29891-29900, 2019.
H. Le, Q. Pham, D. Sahoo, S. C. Hoi, "URLNet: Learning a URL representation with deep learning for malicious URL detection," arXiv preprint arXiv: 1802.03162, 2018.
A. C. Bahnsen, E. C. Bohorquez, S. Villegas, J. Vargas, F. A. Gonzalez, "Classifying phishing URLs using recurrent neural networks," 2017 APWG Symposium on Electronic Crime Research, pp. 1-8, 2017.
J. Zhao, N. Wang, Q. Ma, Z. Cheng, "Classifying malicious URLs using gated recurrent neural networks," Int. Conf. on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing, pp. 385-394, 2018.
W. Yang, W. Zuo and B. Cui, "Detecting malicious URLs via a keyword-based convolutional gated recurrent unit neural network," IEEE Access, Vol. 7, pp. 29891-29900, 2019.
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