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Hacking Aattack Trends Analysis of Mobile Smishing and Security Measures (Mobile Smishing 해킹 공격 동향 분석 및 보안대책)

  • Park, Dea-Woo;Yang, Sung-Yong
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.283-284
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    • 2015
  • Smartphone, tablet PC, notebook, such as the Internet banking and electronic commerce using a mobile device, as well as process and to their work. While going to high availability and convenience of mobile devices castle, SNS, letters, using an email Smishing financial fraud and leakage of personal information such as crime has occurred many. Smishing smartphone accidents increased sharply from 2013, MERS infection cases, landmine provocative events, such as the delivery of Thanksgiving has occurred cleverly using social engineering techniques. In this paper, i analyze the trends in Smishing hacking attacks on mobile devices since 2014. With regard to social issues, it analyzes the process of hacking attacks Smishing leading to financial fraud to mobile users.

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Development of Hypertext Encyclopedia (하이퍼텍스트 한글백과사전의 개발)

  • Jeon, Kyong-Hun;Kang, Hyun-Kyu;Kim, Young-Il;Park, Sang-Kyu;Choi, Key-Sun
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 1993.10a
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    • pp.59-70
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    • 1993
  • 개인용 컴퓨터가 많이 보급되고, CD-ROM과 같은 대용량의 기록장치가, 널리 퍼지면서, 전자화된 사전이 널리 사용되게 되었다. 그러나 이러한 전자사전들은 대개 매우 단순화된 탐색기능만을 제공하므로, 전자화의 잇점을 크게 살리지 못하고 있다. 따라서, 컴퓨터의 힘을 빌린, 보통의 종이로된 사전보다 훨씬 유용한 전자사전을 생각해 볼 수 있을 것이다. 이러한 노력이 과거 80년대 말에 하이퍼텍스트로 시작되어 이제는 매우 상업적인 곳에까지 사용되어지고있다. 국내에서도 전자사전의 개발은 다양하게 진행되어오고 있으나, 대부분 컴퓨터를 위한 사전, 다시 말하면, 빠른 접근시간, 적은 메모리사용만을 고려한 사전에 그치고 있다. 본 논문에서는 이러한 필요성에 부합하여, 백과사전자료를 가지고 사람을 위한 전자백과사전을 개발하는 방법을 소개한다. 특히, 이러한 개발과정을 자동화 할 수 있음을 보이고, 백과사전을 하이퍼텍스트로 자동변환하는 방법을 자세히 기술한다. 이 방법은 원시 자료를 하이퍼텍스트로 변환하기 좋은 정형화된 중간자료로 바꾸고, 이 중간자료와 기초적인 명사추출 알고리즘을 이용하여, 각 노드들 사이에 링크를 만드는 것이다. 또한, 이 방법을 이용하여 개발한 HE(Hypertext Encyclopedia) 시스템을 소개한다.

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Analysis of Mobile Smishing Hacking Trends and Security Measures (Mobile Smishing 해킹 동향 분석 및 보안대책)

  • Park, Dea-Woo
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.19 no.11
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    • pp.2615-2622
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    • 2015
  • Using the mobile device, such as Smartphones tablet PC, online banking and e-commerce, as well as process and to their work. While going to high availability and convenience of mobile devices castle, SNS, letters, using an email Smishing financial fraud and leakage of personal information such as crime has occurred many. Smishing smartphone accidents increased sharply from 2013, MERS infection cases, landmine provocative events, such as the delivery of Thanksgiving has occurred cleverly using social engineering techniques. In this paper, i analyze the trends in Smishing hacking attacks on mobile devices since 2014. With regard to social issues, it analyzes the process of hacking attacks Smishing leading to financial fraud to mobile users. And, in this paper, i propose a secure way and measures of financial damage for mobile Smishing hacking.

Automatic Word Spacing Using Raw Corpus and a Morphological Analyzer (말뭉치와 형태소 분석기를 활용한 한국어 자동 띄어쓰기)

  • Shim, Kwangseob
    • Journal of KIISE
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    • v.42 no.1
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    • pp.68-75
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    • 2015
  • This paper proposes a method for the automatic word spacing of unsegmented Korean sentences. In our method, eojeol monograms are used for word spacing as opposed to the syllable n-grams that have been used in previous studies. The use of a Korean morphological analyzer is limited to the correction of typical word spacing errors. Our method gives a 98.06% syllable accuracy and a 94.15% eojeol recall, when 10-fold cross-validated with the Sejong corpus, after filtering out non-hangul eojeols. The processing rate is 250K eojeols or 1.8 MB per second on a typical personal computer. Syllable accuracy and eojeol recall are related to the size of the eojeol dictionary, better performance is expected with a bigger corpus.

Consideration of Wireless Technology in Industrial Networks (무선 통신 기술의 산업기기 응용에 대한 고찰)

  • Moon, Sang-Gook
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.11 no.1
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    • pp.157-162
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    • 2007
  • With the success of wireless technologies in consumer electronics, standard wireless technologies are envisioned for the deployment in industrial environments as well. Industrial applications involving mobile subsystems or just the desire to save cabling make wireless technologies attractive. Nevertheless, these applications often have stringent requirements on reliability and timing. In wired environments, timing and reliability are well catered for by fieldbus systems. When wireless links are included, reliability and timing requirements are significantly more difficult to meet, due to the adverse properties of the radio channels. In this paper, we thus discuss some key issues coming up in wireless fieldbus and wireless industrial communication systems.

Detecting Fake Job Recruitment with a Machine Learning Approach (머신 러닝 접근 방식을 통한 가짜 채용 탐지)

  • Taghiyev Ilkin;Jae Heung Lee
    • Smart Media Journal
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    • v.12 no.2
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    • pp.36-41
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    • 2023
  • With the advent of applicant tracking systems, online recruitment has become more popular, and recruitment fraud has become a serious problem. This research aims to develop a reliable model to detect recruitment fraud in online recruitment environments to reduce cost losses and enhance privacy. The main contribution of this paper is to provide an automated methodology that leverages insights gained from exploratory analysis of data to distinguish which job postings are fraudulent and which are legitimate. Using EMSCAD, a recruitment fraud dataset provided by Kaggle, we trained and evaluated various single-classifier and ensemble-classifier-based machine learning models, and found that the ensemble classifier, the random forest classifier, performed best with an accuracy of 98.67% and an F1 score of 0.81.

PEEP-Talk: Deep Learning-based English Education Platform for Personalized Foreign Language Learning (PEEP-Talk: 개인화 외국어 학습을 위한 딥러닝 기반 영어 교육 플랫폼)

  • Lee, SeungJun;Jang, Yoonna;Park, Chanjun;Kim, Minwoo;Yahya, Bernardo N;Lim, Heuiseok
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2021.10a
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    • pp.293-299
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    • 2021
  • 본 논문은 외국어 학습을 위한 딥러닝 기반 영어 교육 플랫폼인 PEEP-Talk (Personalized English Education Platform)을 제안한다. PEEP-Talk는 딥러닝 기반 페르소나 대화 시스템과 영어 문법 교정 피드백 기능이 내장된 교육용 플랫폼이다. 또한 기존 페르소나 대화시스템과 다르게 대화의 흐름이 벗어날 시 이를 자동으로 판단하여 대화 주제를 실시간으로 변경할 수 있는 CD (Context Detector) 모듈을 제안하며 이를 적용하여 실제 사람과 대화하는 듯한 느낌을 사용자에게 줄 수 있다. 본 논문은 PEEP-Talk의 각 모듈에 대한 정량적인 분석과 더불어 CD 모듈을 객관적으로 판단할 수 있는 새로운 성능 평가지표인 CDM (Context Detector Metric)을 기반으로 PEEP-Talk의 강건함을 검증하였다. 이와 더불어 PEEP-Talk를 카카오톡 채널을 이용하여 배포하였다.

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Real-Time Early Risk Detection in Textual Data Streams for Enhanced Online Safety (온라인 범죄 예방을 위한 실시간 조기 위험 감지 시스템)

  • Jinmyeong An;Geun-Bae Lee
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.525-530
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    • 2023
  • 최근 소셜 네트워크 서비스(SNS) 및 모바일 서비스가 증가함에 따라 사용자들은 다양한 종류의 위험에 직면하고 있다. 특히 온라인 그루밍과 온라인 루머 같은 위험은 한 개인의 삶을 완전히 망가뜨릴 수 있을 정도로 심각한 문제로 자리 잡았다. 그러나 많은 경우 이러한 위험들을 판단하는 시점은 사건이 일어난 이후이고, 주로 법적인 증거채택을 위한 위험성 판별이 대다수이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 사전에 예방하는 것에 초점을 맞추었고, 계속적으로 발생하는 대화와 같은 event를 실시간으로 감지하고, 위험을 사전에 탐지할 수 있는 Real-Time Early Risk Detection(RERD) 문제를 정의하고자 한다. 온라인 그루밍과 루머를 실시간 조기 위험 감지(RERD) 문제로 정의하고 해당 데이터셋과 평가지표를 소개한다. 또한 RERD 문제를 정확하고 신속하게 해결할 수 있는 강화학습 기반 새로운 방법론인 RT-ERD 모델을 소개한다. 해당 방법론은 RERD 문제를 이루고 있는 온라인 그루밍, 루머 도메인에 대한 실험에서 각각 기존의 모델들을 뛰어넘는 state-of-the-art의 성능을 달성하였다.

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Analysis of Toxicity and Bias of ChatGPT within Korean Social Context (한국의 사회적 맥락에서의 ChatGPT의 독성 및 편향성 분석)

  • Seungyoon Lee;Chanjun Park;Gyeongmin Kim;Heuiseok Lim
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.539-545
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    • 2023
  • 초거대 언어모델은 심화된 언어적 이해를 요구하는 여러 분야에 높은 영향력을 미치고 있으나, 그에 수반되는 편향성과 윤리성에 대한 우려 또한 함께 증대되었다. 특히 편향된 언어모델은 인종, 성적 지향 등과 같은 다양한 속성을 가진 개인들에 대한 편견을 강화시킬 수 있다. 그러나 이러한 편향성에 관한 연구는 대부분 영어 문화권에 한정적이며 한국어에 관한 연구 또한 한국에서 발생하는 지역 갈등, 젠더 갈등 등의 사회적 문제를 반영하지 못한다. 이에 본 연구에서는 ChatGPT의 내재된 편향성을 도출하기 위해 의도적으로 다양한 페르소나를 부여하고 한국의 사회적 쟁점들을 기반으로 프롬프트 집합을 구성하여 생성된 문장의 독성을 분석하였다. 실험 결과, 특정 페르소나 또는 프롬프트에 관해서는 지속적으로 유해한 문장을 생성하는 경향성이 나타났다. 또한 각 페르소나-쟁점에 대해 사회가 갖는 편향된 시각이 모델에 그대로 반영되어, 각 조합에 따라 생성된 문장의 독성 분포에 유의미한 차이를 보이는 것을 확인했다.

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Political Bias in Large Language Models and Implications on Downstream Tasks (거대 언어 모델의 정치적 편향과 하위 작업에서의 영향)

  • Jeong yeon Seo;Sukmin Cho;Jong C. Park
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2023.10a
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    • pp.552-557
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    • 2023
  • 거대 언어 모델의 성능이 비약적으로 높아지며 인간과의 직접적인 상호 작용 과정이 가능해지고, 이에 따라 윤리 검증의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 인간이 지닌 여러 가치관 중에 정치에 초점을 둔다. 거대 언어 모델의 정치 성향이 사용자의 입력에 따라 변할 수 있는지와 하위 작업에 끼치는 영향에 대해 알아보고자 두 개의 실험을 설계하였고 이에 대한 결과를 분석하였다. 실험에는 거대 언어 모델의 정치 성향을 입력 대조군으로, 세가지 다른 입력 (탈옥 기법, 정치 페르소나, 탈옥 페르소나)을 입력 실험군으로 규정하였다. 실험 결과, 거대 언어 모델의 정치 성향은 탈옥 기법에서 가장 큰 폭으로 변화하였고, 정치 페르소나와 탈옥 페르소나에서는 변화가 크지 않아, 거대 언어 모델에 내재된 정치 성향의 영향에서 크게 벗어나지 못함을 확인하였다. 또한, 하위 작업에서의 실험을 통해 변화된 정치 성향은 하위 작업의 성능 개선을 가져올 수 있으며, 각 실험군에 따라 하위 작업에서 다른 방식의 양상을 보임을 확인하였다. 이는 실제 모델이 사용될 때 개인화된 응답보다는 모델이 선호하는 응답을 받게 되며, 거대 언어 모델의 정치 성향이 사용자에게 여과없이 노출될 수 있음을 시사한다.

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