• Review of KIISC
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• v.33 no.1
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• pp.77-88
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• 2023

인터넷 사용매체 및 네트워크 접속방법이 다양해지면서 인터넷 사용량은 매우 빠르게 증가하고 있다. 이러한 인터넷은 현대사회에서 꼭 필요한 자원이지만 악성코드, 스팸, 개인정보 유출 등 이를 악용한 범죄도 증가하고 있다. 또한 전 세계적으로 유행중인 코로나로 인해 관련된 접종정보, 동선, 재난문자 등으로 위장한 피싱 공격도 증가하고 있다. 대다수의 공격자들은 사이버 범죄를 저지르기 위해 악성코드 유포사이트를 통해 악성코드를 유포한다. 이러한 범죄를 예방하기 위해선 악성코드 유포사이트에 대한 초기 대응이 필수이며, 사용자가 악성코드 유포사이트에 접근하기 전에 차단할 수 있는 실시간 탐지 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 탐지 기술 중 URLDeep, POSTER, Random-Forest, XGBoost와 같은 기계학습을 이용한 탐지 기술의 연구동향을 조사하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.284-287
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• 2011

블로그는 검색 서비스에 노출되는 주요 사용자 생성 콘텐트 중 하나이며 스팸과 SEO를 위한 주요 대상이 되어왔다. 최근에는 인터넷 보급의 보편화로 비영어권 국가에서의 블로그 사용자가 증가하면서 블로그 검색에서도 여러 언어로 작성된 블로그와 스팸이 노출되고 있다. 일반적인 블로그 검색엔진에서의 스팸 필터의 경우 특정 국가나 언어를 위한 스팸 필터 시스템을 각기 구성하여 이를 별도로 사용하지만이는 자원 소모의 문제와 함께 크롤을 통해 유입되는 다양한 언어로 작성된 블로그 스팸을 미리 감지하기 어렵다. 본 논문에서는 블로그를 크롤하여 서비스하는 국제화를 지원하는 블로그 검색엔진에서 스플로그를 탐지하기 위해 속성 및 단어 기반 자질들을 이용한 다국어 공용 스플로그 감지 모델을 생성 하는 방법과 효과를 확인하기 위해 실험을 수행하였으며 가능성이 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.333-338
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• 2007

웹 스팸(Web Spam)은 스패머가 원하는 페이지를 검색 결과 상단에 올리는 기술이다. 이러한 웹 스팸에 의해 상위 랭크된 페이지는 사용자에게 올바른 정보를 전달해 주지 않는다. 해외에서는 웹 스팸의 심각성을 인식하고 이에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 하지만 국내의 경우 아직 웹 스팸에 대하 연구가 미흡한 실정이다. 또한 해외에서 연구되고 있는 웹 스팸 탐지 기술들은 국내의 웹에 적용시키기 힘들다. 그래서 본 논문은 다양한 방식으로 국내 웹과 검색 사이트의 특성을 분석하고 해외와의 차이점에 대해 알아본다. 그리고 이 차이점을 통해 국내 웹에서 나타날 수 있는 웹 스팸과 앞으로의 연구 방향에 도움을 주고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.19 no.3
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• pp.95-105
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• 2009

Spam call is one of the main security threat in VoIP services. In this paper, we have designed simulation model for performance evaluation of VoIP spam defense mechanism. The simulation model has functions for performance evaluation such as calls generation and input/output comparison. Four representative caller models have been developed for performance evaluation and each model has its own characteristics as statistical parameters. The target mechanism of performance evaluation is SPIT(Spam over Internet Telephony) level decision algorithm, and we have derived SPIT levels of caller models. The performance evaluation model is designed using the DEVS formalism and DEVSJAVA$^{TM}$ is exploited for development and execution of simulation models.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.18 no.6A
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• pp.129-137
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• 2008

As the use of the internet increases, the distribution of spam mail has also vastly increased. The email's main use was for the exchange of information, however, currently it is being more frequently used for advertisement and malware distribution. This is a serious problem because it consumes a large amount of the limited internet resources. Furthermore, an extensive amount of computer, network and human resources are consumed to prevent it. As a result much research is being done to prevent and filter spam. Currently, research is being done on readable sentences which do not use proper grammar. This type of spam can not be classified by previous vocabulary analysis or document classification methods. This paper proposes a method to filter spam by using the subject of the mail and N-GRAM for indexing and Bayesian, SVM algorithms for classification.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.3
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• pp.101-115
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• 2011

A botnet is a huge network of hacked zombie PCs. Recognizing the fact that the majority of email spam is sent out by botnets, a system that is capable of detecting botnets and zombie PCS will be designed in this study by analyzing email spam. In this study, spam data collected in "an email spam trail system", Korea's national spam collection system, were used for analysis. In this study, we classified the spam groups by the URLs or attached files, and we measured how much the group has the characteristics of botnet and how much the IPs have the characteristics of zombie PC. Through the simulation result in this study, we could extract 16,030 zombie suspected PCs for one hours and it was verified that email spam can provide considerably useful information in tracing zombie PCs.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.18C no.3
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• pp.127-134
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• 2011

Malicious botnet has been used for more malicious activities, such as DDoS attacks, sending spam messages, steal personal information, etc. To prevent this, many studies have been preceded. But malicious botnets have evolved and evaded detection systems. In particular, HTTP GET Request attack that exploits the vulnerability of the application layer is used. ALAB of ALADDIN proposed by ETRI is DDoS attack detection system that HTTP GET, Incomplete GET request flooding attack detection algorithm is applied. In this paper, we extend Incomplete GET detection algorithm of ALAB and derive the optimal configuration parameters to verify the validity of the algorithm ALAB by the study of the normal and attack packets.

• Review of KIISC
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• v.25 no.6
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• pp.5-12
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• 2015

스마트폰 사용이 대중화됨에 따라 스마트폰 사용인구 증가와 함께 우리의 일상생활과 밀접한 관계를 가지며 영향력을 넓혀가고 있는 가운데, 악성앱을 이용해 개인정보 유출, 불법 과금 유발, 스팸 발송 등 스마트폰 사용자에 피해를 입히며 사회적인 문제를 유발하는 보안 위협의 출현 또한 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전 세계 보안업체, 연구소, 학계 등에서는 스마트폰 악성앱을 탐지하고 대응하기 위한 기술을 연구개발하고, 앱 마켓에서는 악성앱을 탐지하기 위한 분석 시스템을 도입하는 등 다양한 활동이 진행되고 있다. 하지만 악성앱 또한 기존의 탐지 및 대응 기술을 우회하는 등 생존율을 높이기 위한 방향으로 점차 지능화 정교화되는 양상을 보이고 있다. 최근 이러한 특징은 앱 마켓 등에서 도입하고 있는 대량의 앱에 대한 자동화된 런타임 분석을 수행하는 동적분석 시스템/서비스를 대상으로 많이 발생되고 있는데, 동적분석의 환경적, 시간적 제약 등을 이용하여 분석기술을 회피하는 기법을 주로 사용하고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 기존의 동적분석 기술을 우회하는 악성앱 분석회피 행위 유형을 분류하고, 이와 관련된 연구 동향에 대한 정보를 제공하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.18 no.6
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• pp.35-46
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• 2017

Recently, attackers using malicious code in cyber security have been increased by attaching malicious code to a mail and inducing the user to execute it. Especially, it is dangerous because it is easy to execute by attaching a document type file. The author analysis is a research area that is being studied in NLP (Neutral Language Process) and text mining, and it studies methods of analyzing authors by analyzing text sentences, texts, and documents in a specific language. In case of attack mail, it is created by the attacker. Therefore, by analyzing the contents of the mail and the attached document file and identifying the corresponding author, it is possible to discover more distinctive features from the normal mail and improve the detection accuracy. In this pager, we proposed IADA2(Intelligent Attack mail Detection based on Authorship Analysis) model for attack mail detection. The feature vector that can classify and detect attack mail from the features used in the existing machine learning based spam detection model and the features used in the author analysis of the document and the IADA2 detection model. We have improved the detection models of attack mails by simply detecting term features and extracted features that reflect the sequence characteristics of words by applying n-grams. Result of experiment show that the proposed method improves performance according to feature combinations, feature selection techniques, and appropriate models.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.3
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• pp.37-44
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• 2011

Recently malicious activities that is a DDoS, spam, propagation of malware, steeling person information, phishing on the Internet are related malicious botnet. To detect malicious botnet, Many researchers study a detection system for malicious botnet, but these applies specific protocol, action or attack based botnet. In this reason, we study a selection of measurement to detec malicious botnet in this paper. we collect a traffic of malicious botnet and analyze it for feature of network traffic. And we select a feature based measurement. we expect to help a detection of malicious botnet through this study.