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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김해수 (Hankyong National University) 김미희 (Hankyong National University)
저널정보
한국전기전자학회 전기전자학회논문지 전기전자학회논문지 제27권 제3호
발행연도
2023.9
수록면
213 - 219 (7page)

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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 유도하 는 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.
#Phishing #Artificial Intelligence #Deep learning #Security #Phishing Detection

목차

Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 시스템
Ⅳ. 성능 평가
Ⅴ. 결론
References

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