• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.55-61
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• 2023

QR Code는 사각형 모양의 흑백 격자무늬에 데이터를 넣은 매트릭스 형식의 2차원 코드로 최근 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히, COVID-19 확산방지를 위해 누구나 간편하게 사용할 수 있는 QR Code를 활용하여 이동경로를 파악함으로써, 사용량이 급증하게 되었다. 이렇게 QR Code의 사용이 보편화됨에 따라 이를 악용한 큐싱(Qshing) 공격에 대한 피해가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 큐싱(Qshing) 공격 탐지 시스템을 구현하여 QR Code 스캔 시 유해 사이트로의 이동 및 악성코드 설치를 탐지하여 개인정보유출을 미연에 방지할 수 있는 기술을 제안하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권6호
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• pp.9-15
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• 2024

최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.569-575
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• 2014

2009년 이후부터 스마트폰 및 태블릿 PC의 사용자수는 기하급수적으로 늘고 있다. 특히 성장의 중심에는 애플의 iOS와 구글의 안드로이드 OS가 있으며, 대부분의 스마트폰과 태블릿 PC들이 이 두 OS 중 하나를 기반으로 하여 동작을 하도록 설계되어 있다. 그리고 이러한 스마트기기 사용의 증가는 시간 및 장소의 제약을 줄이는 사회 환경의 변화로 이어지고 있다. 그러나 이런 발전이 우리에게 편의성만을 제공하고 있지는 않으며, 오히려 과거에 비해 더욱 쉽고 빠르며 심지어 자신이 알지도 못하는 사이에 중요 정보를 유출할 수도 있고 금전적 피해로도 이어지고 있다. 대표적으로 초기의 피싱, 파밍에 이어 현재의 스미싱과 이를 변조한 큐싱 등 다양한 공격을 통해 금전적 피해 및 심각한 정보 유출 등이 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 스미싱 공격을 기술적으로 탐지 및 차단할 수 있는 대응체계를 제안하고, 제안한 방법으로 스미싱 공격을 100% 탐지하여 기존의 탐지 방법과 비교하여 성능이 우수함을 보였다.