Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.05a
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  • Pages.327-328
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
권호 표지

A Research of Real-time Malicious URL Detection System in Dark Web

다크 웹에서 실시간 악성 URL 탐지시스템 연구

  • Jong-Woo Lee (Dept. of Software and Communications Engineering, Hongik University) ;
  • Tae-Yeon Jeong (Dept. of Software and Communications Engineering, Hongik University) ;
  • Won-Hee Kang (Dept. of Software and Communications Engineering, Hongik University) ;
  • Tae-Su Park (Dept. of Software and Communications Engineering, Hongik University) ;
  • Dong-Young Yoo (Dept. of Software and Communications Engineering, Hongik University)
  • 이종우 (홍익대학교 소프트웨어융합학과) ;
  • 정태연 (홍익대학교 소프트웨어융합학과) ;
  • 강원희 (홍익대학교 소프트웨어융합학과) ;
  • 박태수 (홍익대학교 소프트웨어융합학과) ;
  • 유동영 (홍익대학교 소프트웨어융합학과)
  • Published : 2024.05.23
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Abstract

본 논문에서는 DarkWebGuard라는 실시간 악성 URL 탐지 시스템을 소개하고, 그 개발에 사용된 도구와 알고리즘에 대해 논의합니다. DarkWebGuard는 머신러닝을 기반으로 하며, 인터넷 보안에 대한 현재의 요구를 충족시키기 위해 개발되었습니다. 이 시스템은 사용자와 시스템을 보호하기 위해 악성 URL을 실시간으로 탐지하고 분류합니다.

Keywords

References

  1. Jongkwan Kim, Minhae Jang, Suna Lim, Myongsoo Kim, "A Study on the Detection Method of Malicious URLs based on the Internet Search Engines using the Machine Learning," The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers, vol. 70, no. 1, pp. 114-120, January2021. 
  2. Suyun Park, "Malicious Insider Detection Using Boosting Ensemble Methods," Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology, vol. 32, issue 2, pp. 267-277, 2022. 
  3. 강준구, 김대형, 박수태, "다중 머신러닝 알고리즘을 이용한 악성 URL 예측시스템설계 및 구현," 멀티미디어학회논문지, 제23권, 제11호, 1396-1405쪽, 2020년 
  4. Youngjun Kim, Jaewoo Lee, "Development of a Malicious URL Machine Learning Detection Model Reflecting the Main Feature of URLs," Journal of The Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 26, no. 12, pp. 1786-1793, December 2022. 
  5. Swaroop Chitlur, Kornel Csernai, "Maintaining Machine Learning Model Accuracy Through Monitoring," DoorDash Engineering Blog, May 20, 2021.