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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

한병우 (고려대학교, 고려대학교 정보보호대학원)

지도교수
尹之源
발행연도
2017
저작권
고려대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수1

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

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최근 국내에서 불법·유해정보의 양은 꾸준히 증가하고 있으며, 중소기업, 공공기관 등의 게시판에 불법·유해정보 글들이 많이 게시되고 있다. 불법·유해정보를 통해 범죄로 이어질 가능성이 크기 때문에 이를 탐지하는 시스템이 필요하다. 현재 국내의 불법·유해정보 탐지는 인력에 의해 수동적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 공개출처정보(OSINT)를 통해 불법·유해정보 중 마약 판매 게시글의 URL 탐지를 자동화하는 연구를 진행하였다. 이 시스템은 마약 판매 게시글의 단어를 분석하고, 해당 단어로 검색어 사전을 만들었다. 검색어 사전 기반으로 검색되는 마약 판매 의심 URL을 구글 검색엔진을 활용하여 자동으로 수집하였다. 수집 URL을 도메인 별로 분류하였으며, 도메인을 수집 URL 개수 별로 도식화하여 실제 불법·유해정보를 찾아내었다. 이 자동화 탐지 시스템을 활용하면 모니터 요원의 수동적인 탐지업무로 인한 시간과 노력의 소비 문제를 해결할 것으로 기대된다.

목차

1. 서론 1
2. 관련연구 3
2.1 공개출처정보(OSINT) ··········································3
2.2 TF-IDF ·······················································4
3. 불법·유해정보 탐지 자동화 5
3.1 게시글 샘플 수집 ················································6
3.2 게시글 샘플 분석 및 단어 사전 생성 ································6
3.3 검색어 사전 생성 ················································7
3.4 검색 및 결과 저장 ···············································8
3.5 분석 ···························································9
3.6 도식화 ························································10
4. 불법·유해정보 탐지 자동화 결과 11
5. 결론 및 향후 연구 방향 14
References 15

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