• 제목/요약/키워드: 악성 URL

검색결과 43건 처리시간 0.017초

스미싱 공격 방지를 위한 클라우드 메시징 서비스 (Cloud Messaging Service for Preventing Smishing Attack)

  • 박효민;김완석;강소정;신상욱
    • 디지털융복합연구
    • /
    • 제15권4호
    • /
    • pp.285-293
    • /
    • 2017
  • 스마트 디바이스에 대한 악의적인 공격들이 빠르게 진화하고 있고, 이들 공격에 대해 스마트 디바이스를 적절하게 보호하는 것은 매우 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히, 스미싱 공격은 스마트 폰에서 가장 중요한 위협들 중의 하나로 주목되고 있다. 이 논문에서는 스미싱 공격의 위험으로부터 사용자를 근본적으로 보호할 수 있는 클라우드 서비스를 제안한다. 제안된 클라우드 메시징 서비스는 사용자 스마트 디바이스에서 URL을 포함한 텍스트 메시지들을 필터링하여 클라우드 서버에 의해 제공되는 가상 머신을 통해 필터링된 메시지들을 확인하고 관리할 수 있는 클라우드 서비스를 제공한다. 기존의 스미싱 방지 기법들이 이미 알려진 패턴의 악성코드에 대해서만 보호하거나, 오탐(FP) 또는 미탐(FN) 등의 오류 가능성을 내포하고 있지만, 제안 기법은 URL을 포함하고 있는 모든 문자 메시지들을 자동적으로 필터링하여 클라우드 서버 상의 저장공간에 저장하고 확인 및 관리하기 때문에 스마트 디바이스에서 스미싱 공격에 의한 멀웨어(악성코드)의 설치를 완벽하게 차단할 수 있다.

정보보안 분야의 위협정보 개체명 인식 시스템 개발을 위한 데이터셋 구축 (Development of Tagging Dataset for Named Entity Recognition in Security)

  • 김경민;허윤아;김규경;임희석
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
    • /
    • 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
    • /
    • pp.669-671
    • /
    • 2018
  • 개체명 인식(Named Entity Recognition)은 주로 인명(PS), 지명(LC), 기관명(OG) 등의 개체를 인식하기 위한 방식으로 많이 사용되어왔다. 그 이유는 해당 개체들이 데이터에서 중요한 의미를 가진 키워드이기 때문이다. 그러나 다른 도메인이 달라진다면 그동안 사용된 개체보다 더욱 중요한 의미를 갖는 개체가 존재할 수 있다. 특히 정보보안 분야에서는 악의적으로 사용되는 위협정보가 문서 내에서 중요한 의미를 갖는다. 보안 문서는 해시값, 악성코드명, IP, 도메인/URL 등 위협정보에 중요한 단서가 될 수 있는 다양한 정보를 담고 있다. 본 논문에서는 정보보안 분야의 위협정보를 탐지할 수 있는 개체명 시스템 개발을 위해 4개의 클래스와 20가지 속성으로 정의한 구축 방식을 구축하고 그 구축 방식에 대해 제안한다.

  • PDF

웹사이트 특징을 이용한 휴리스틱 피싱 탐지 방안 연구 (Phishing Detection Methodology Using Web Sites Heuristic)

  • 이진이;박두호;이창훈
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
    • /
    • 제4권10호
    • /
    • pp.349-360
    • /
    • 2015
  • 웹을 이용하는 사용자가 증가함에 따라 피싱 공격이 점차 증가하고 있다. 다양한 피싱 공격에 효과적으로 대응하기 위해서는 피싱 공격에 대한 올바른 이해가 필요하며 적절한 대응 방법을 활용할 수 있어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 피싱 공격의 절차를 접근 유도 단계와 공격 실행 단계로 정의하고 각 단계에서 발생하는 피싱 공격의 유형을 분석한다. 이와 같은 분석을 통해 피싱 공격에 대한 인식을 재고하고 피싱 공격의 피해를 사전에 예방할 수 있다. 또한, 분석된 내용을 기반으로 각 피싱 유형에 대한 대응 방안을 제시한다. 제안하는 대응 방안은 각 단계별로 적합한 웹사이트 특징을 활용한 방식이다. 대응 방안의 유효성을 판단하기 위하여 제안한 특징 추출 방안을 통해 휴리스틱 기반 악성 사이트 분류 모델을 생성하고 각 모델의 정확도를 검증한다. 결론적으로 본 논문에서 제안하는 방안은 안티 피싱 기술을 강화하는 기초가 되고 웹사이트 보안 강화의 기반이 된다.