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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.12
- 수록면
- 881 - 891 (11page)
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최근에는 인공지능을 활용하여 악성 URL을 탐지하는 다양한 연구가 진행되고 있으며, 대부분의 연구 결과에서 높은 탐지 성능을 보였다. 그러나 고전 머신러닝을 활용하는 경우 feature를 분석하고 선별해야 하는 추가 비용이 발생하며, 데이터 분석가의 역량에 따라 탐지 성능이 결정되는 이슈가 있다. 본 논문에서는 이러한 이슈를 해결하기 위해 URL lexical feature를 자동으로 추출하는 딥러닝 모델의 일부가 고전 머신러닝 모델에 결합된 형태인 DL-ML Fusion Hybrid 모델을 제안한다. 제안한 모델로 직접 수집한 총 6만 개의 악성과 정상 URL을 학습한 결과 탐지 성능이 최대 23.98%p 향상되었을 뿐만 아니라, 자동화된 feature engineering을 통해 효율적인 기계학습이 가능하였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. URL Lexical Feature를 활용한 인공지능 기반 악성 URL 탐지
IV. 제안 방법
V. 실험 결과
VI. 결론
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Darling, M., Heileman, G., Gressel, G., Ashok, A. and Poornachandran, P., “A lexical approach for classifying malicious URLs”, In 2015 international conference on high performance computing & simulation (HPCS) IEEE, pp. 195-202, July. 2015.
Gupta, B.B., Yadav, K., Razzak, I., Psannis, K., Castiglione, A. and Chang, X.., “A novel approach for phishing URLs detection using lexical based machine learning in a real-time environment”, Computer Communications, 175, pp. 47-57, July. 2021.
Hong, J., Kim, T., Liu, J., Park, N., & Kim, S. W., “Phishing url detection with lexical features and blacklisted domains”, Adaptive autonomous secure cyber systems, pp. 253-267, Feb. 2020.
Le, H., Pham, Q., Sahoo, D., & Hoi, S. C., “URLNet: Learning a URL representation with deep learning for malicious URL detection”, arXiv preprint arXiv:1802.03162, Feb. 2018.
Tajaddodianfar, F., Stokes, J. W., & Gururajan, A., “Texception: a character/word-level deep learning model for phishing URL detection”, In ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) IEEE, pp. 2857-2
Gupta, B.B., Yadav, K., Razzak, I., Psannis, K., Castiglione, A. and Chang, X.., “A novel approach for phishing URLs detection using lexical based machine learning in a real-time environment”, Computer Communications, 175, pp. 47-57, July. 2021.
Hong, J., Kim, T., Liu, J., Park, N., & Kim, S. W., “Phishing url detection with lexical features and blacklisted domains”, Adaptive autonomous secure cyber systems, pp. 253-267, Feb. 2020.
Le, H., Pham, Q., Sahoo, D., & Hoi, S. C., “URLNet: Learning a URL representation with deep learning for malicious URL detection”, arXiv preprint arXiv:1802.03162, Feb. 2018.
Tajaddodianfar, F., Stokes, J. W., & Gururajan, A., “Texception: a character/word-level deep learning model for phishing URL detection”, In ICASSP 2020-2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP) IEEE, pp. 2857-2
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