• 정보보호학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.499-505
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• 2014

스마트폰, 태블릿과 같은 스마트 기기의 사용이 늘어남에 따라 스마트 기기를 대상으로 하는 모바일 오피스, 금융 서비스, 모바일 전자정부 등 생산성이나 사용자 편의를 위한 서비스들이 대거 등장하였다. 이에 따라 중요한 정보들이 스마트 기기를 통해 다루어져 스마트 기기를 대상으로 하는 악성행위가 꾸준히 증가하고 있다. 특히 스마트 기기를 대상으로 하는 유해사이트, 악성코드 배포 사이트, 피싱(phishing) 사이트 등으로 인한 피해사례가 꾸준히 발생하고 있어 사회적인 이슈로 부각되고 있다. 스마트 기기의 경우 2013년 국내에서 사용하는 플랫폼의 90%가 안드로이드를 사용하고 있어 단말 수준의 차단방법이 필요하였다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 웹브라우저를 사용하여 악성사이트를 방문할 때 효과적으로 차단할 수 있는 방법을 기술하고 실제 애플리케이션으로 구현하여 악성사이트 차단성능을 분석하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.360-361
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• 2017

국가와 사회의 인프라가 사이버로 연결되어 있다. 최근 대구지역 IP로 확인되는 성형외과, 치과, 병원 등 홈페이지에 금융 정보를 탈취하는 악성코드가 전파되고 있다. 특히 금융 정보는 중요한 개인정보보호 대상이다. 금융정보의 탈취는 개인의 금전적인 손실로 이어진다. 본 논문에서는 금융정보를 탈취하는 최근의 파밍 악성코드를 분석한다. 사회공학적 방법이 동원된 공격 파일은 다운로더로 위장하여 배너속에 실행파일로 전파 되고 있다. 사용자가 배너를 선택하면 공격 파일은 악성코드를 사용자에 PC를 감염시킨다. 감염된 PC는 파밍 사이트로 사용자를 유도하여 금융정보와 개인의 보안카드 정보를 탈취한다. 탈취된 금융정보는 사용자에게 금전적인 손실을 발생시킨다. 본 논문에 연구는 안전한 금융보안 거래에 기여할 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.906-918
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• 2018

The advent of the Internet of Things (IoT) technology, which brings many benefits to our lives, has resulted in numerous IoT devices in many parts of our living environment. However, to adapt to the rapid changes in the IoT market, numerous IoT devices were widely deployed without implementing security by design at the time of development. As a result, malicious attackers have targeted IoT devices, and IoT devices lacking security features have been compromised by attackers, resulting in many security incidents. In particular, an attacker can take control of an IoT device, such as Mirai Botnet, that has insufficient security features. The IoT device can be used to paralyze numerous websites by performing a DDoS attack against a DNS service provider. Therefore, this study proposes a scheme to minimize security vulnerabilities and threats in IoT devices to improve the security of the IoT service environment.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권5호
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• pp.277-283
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• 2022

Email phishing has become very prevalent especially now that most of our dealings have become technical. The victim receives a message that looks as if it was sent from a known party and the attack is carried out through a fake cookie that includes a phishing program or through links connected to fake websites, in both cases the goal is to install malicious software on the user's device or direct him to a fake website. Today it is difficult to deploy robust cybersecurity solutions without relying heavily on machine learning algorithms. This research seeks to detect phishing emails using high-accuracy machine learning techniques. using the WEKA tool with data preprocessing we create a proposed methodology to detect emails phishing. outperformed random forest algorithm on Naïve Bayes algorithms by accuracy of 99.03 %.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1290-1295
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• 2016

최근 모바일 인터넷 이용률이 급증하면서 인터넷 이용자의 웹 브라우저를 통한 사회 공학적 또는 드라이브 바이 다운로드 방식으로 악성코드 유포 공격이 확산되고 있다. 현재 드라이브 바이 다운로드 공격 방어 초점은 최종 다운로드 사이트 및 유포 경로에 초점을 두어 진행되어 왔으나 공격 초기 악성코드를 주입하는 인젝션 사이트에 대한 특성 탐지 및 차단에 대해서는 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 이러한 악성 코드 다운로드 공격에 대한 방어메커니즘 향상을 목적으로, 악성코드 다운로드의 핵심 근원지인 인젝션 사이트를 탐지하는 방안에 대해서 연구한다. 결과적으로 악성코드의 확산을 방지하기 위해 다운로드 공격의 최종 사이트를 탐지 및 차단하는 현재의 URL 블랙리스트 기법에 추가하여, 악성코드를 주입하는 인젝션 사이트를 탐지 특징을 추출 하는 방안을 제시한다. 또한 URL 블랙리스트 기반의 접근법과 비교하여 악성코드 감염률을 효율적으로 최소화 할 수 있는 방안임을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.153-169
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• 2011

오늘날 기업의 마케팅에 있어 인터넷 환경의 이용은 필수적이며, 좀 더 효율적인 마케팅을 위해 다양한 방법들이 시도되고 있다. 기업들은 온라인마케팅을 통해 다양한 경품이나 포인트 등의 마케팅 비용을 사용하는 것으로 제품이나 서비스를 알려왔다. 특히 웹 2.0의 등장과 함께 기업은 좀 더 적극적으로 고객과 소통하기 위한 노력을 아끼지 않고 있다. 고객들은 회사의 웹사이트에 개인정보를 제공하는 형태로 회원가입을 하여 회사가 제공하는 혜택을 받으면서 제품 광고나 프로모션에 참여하게 된다. 그러나 온라인 마케팅의 운영측면에서 볼 때 현재의 회원관리 시스템은 회원의 모집과 운영에 있어서 효과적이지 못한 문제점이 나타나고 있다. 온라인 환경에서의 고객들은 오프라인 환경에서보다 명확한 자아를 덜 드러내기 때문에 회원가입 과정 중에 일부 악의적인 목적을 가진 고객들이 주변인의 개인정보를 이용하거나 조작하여 중복 아이디를 만들어 활동할 수 있게 된다. 이러한 취약점을 이용하여 중복가입 회원들은 고객들에게 돌아가야 할 경품이나 포인트 등을 가로채어 기업 마케팅 비용의 효율을 떨어뜨리고 있다. 그러나 증가하고 있는 마케팅 비용에 비해 중복회원의 선별 및 이들에 대한 제재를 위한 효과적 방법은 뚜렷하게 제시되지 않고 있다. 따라서 이를 방지하기 위한 체계적인 회원관리 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석 기법을 이용한 중복회원 식별방법을 제시하고 실제 온라인 고객데이터를 이용하여 그 효과성을 검증한다. 소셜 네트워크는 노드들의 관계를 표현하며, 관계의 유무, 방향 및 강도 등으로 연결 형태를 나타낼 수 있다. 특히 컴포넌트 분석방법은 소셜 네트워크 하위그룹 분석방법으로 네트워크의 내부 그룹을 구분하여 다양한 네트워크 특성을 식별하여 준다. 회원정보 분석에 있어 컴포넌트 분석방법은 전제회원 데이터 내의 의미 있는 정보를 이루고 있는 그룹을 식별하게 된다. 본 연구는 H사의 서로 다른 회원가입 기준을 가진 3개 웹사이트의 회원정보를 사용하여 진행되었다. 제안된 분석방법은 중복회원의 실체를 분석하고 시각화함으로써, 실무적인 측면에서 효율적인 마케팅의 증진을 도울 뿐만 아니라 신뢰성 있는 고객의 의견수렴 및 의사결정에도 도움이 될 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제18권3호
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• pp.37-44
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• 2018

오늘날 우리는 웹 사이트의 홍수 속에 살고 있으며, 다양한 정보를 얻기 위해서 인터넷을 통해 수많은 웹 사이트에 접속을 하고 있다. 하지만 웹 사이트의 보안성이 담보되지 않는다면, 여러 악의적인 공격들로부터 웹 사이트의 안전성을 확보할 수가 없다. 특히 금전적인 목적, 정치적인 목적 등 다양한 이유로 웹 사이트의 보안 취약점을 악용한 해킹 공격이 증가하고 있다. SQL-Injection, 크로스사이트스크립트(XSS), Drive-By-Download 등 다양한 공격기법들이 사용되고 있으며, 그 기술 또한 갈수록 발전하고 있다. 이와 같은 다양한 해킹 공격들을 방어하기 위해서는 웹 사이트의 개발단계부터 취약점을 제거하여 개발하여야 하지만, 시간 및 비용 등 여러 문제들로 인해 그러지 못하는 것이 현실이다. 이를 보완하기 위해 웹 취약점 점검을 통해 웹 사이트의 취약점을 파악하고 조치하는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 웹 취약점 및 진단기법에 대해 알아보고 실제 웹 취약점 진단 사례를 통해 각 사례별 조치현황에 따른 개발단계에서의 취약점별 조치 우선 순위에 대해 알아보고자 한다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.27-34
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• 2019

악성 코드의 일종인 랜섬웨어는 공격 방법이 다양해지고 복잡해지고 있다. 기존 랜섬웨어가 이메일 또는 특정 사이트를 통해 유포 및 감염시키는 것과 달리 WannaCryptor 같은 신종 랜섬웨어는 PC가 인터넷에 연결만 되어 있어도 데이터를 손상시킬 수 있다. 전 세계적으로 랜섬웨어 피해는 시시각각 발생하고 있고 이에 랜섬웨어를 탐지하고 차단하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 랜섬웨어 탐지 관련 연구는 프로세스의 특정 행위를 감시하거나 시그니처 데이터베이스를 활용하여 탐지하기 때문에 기존 랜섬웨어와 다른 동작을 보이는 신종 랜섬웨어가 실행되는 경우에는 탐지하고 차단하는 것이 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 랜섬웨어가 파일시스템에서 파일에 접근하고 동작하는 방식을 분석하여 미끼 파일을 배치하여 랜섬웨어를 탐지하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법으로 랜섬웨어를 탐지하고 차단하는 실험을 진행한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권4호
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• pp.127-132
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• 2022

토르 (Tor, The Onion Router)와 같이 다수의 가상 컴퓨터 및 네트워크를 경유함으로써 이용자의 인터넷 접속에 대한 추적을 어렵게 하는 익명 암호통신 네트워크는 데이터 송수신 과정에서의 사용자 및 데이터 프라이버시 보호를 그 운영목적으로 하고 있다. 하지만 이러한 익명 암호통신 네트워크를 통한 불법 콘텐츠 공유 및 무기거래 등 부적절한 용도로의 악용 및 오용에 있어, 기존의 탐지 기법을 적용하거나 적절한 대응책을 마련하기에는 어려움이 따른다. 본 논문에서는 익명 암호통신에서도 특정 사이트에 대한 접근 정보를 높은 정확도로 유추할 수 있는 웹사이트 핑거프린팅 (website fingerprinting) 기법을 확장하여, 특정 사이트 뿐 아니라 알려지지 않은 사이트에 대해서도 서비스 유형을 특정하고 분류하는 방법을 강구함으로써 악의적 목적에 활용될 수 있는 은닉 사이트 또는 잠재적 불법 사이트에 대한 식별 방안을 제시한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권3호
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• pp.29-36
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• 2023

최근 검색 엔진에서의 가짜 광고성 피싱 사이트 노출이 급증하면서 검색 품질 악화 및 개인정보 유출로 인한 피해가 커지고 있다. 특히, ChatGPT와 같은 도구들을 통한 광고성 피싱 사이트 생성이 자동화될 가능성이 증가함에 따라 해당 문제의 심각성은 더욱 빠르게 악화되고 있다. 본 논문에서는 가짜 광고성 피싱 사이트의 소스 코드를 정적 분석하여 구조적 공통점을 도출하였고 그 중 외국 도메인, 리다이렉션을 바탕으로 사이트를 단계적으로 필터링하는 탐지 크롤러를 개발하여 최종적으로 가짜 광고성 게시물들이 탐지됨을 확인하였다. 또한, 가짜 광고성 사이트의 리다이렉션 페이지가 3가지의 유형으로 나뉘어 각 상황에 따라 다른 사이트를 반환하는 것을 검증함으로써 새로운 가이드라인의 필요성을 입증한다. 나아가 기존의 탐지 방법으로 탐지가 불가한 가짜 광고성 피싱 사이트를 대상으로 새로운 탐지 가이드라인을 제안한다.