• 제목/요약/키워드: Website Classification

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A Comparative Study of Phishing Websites Classification Based on Classifier Ensemble

  • Tama, Bayu Adhi;Rhee, Kyung-Hyune
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.617-625
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    • 2018
  • Phishing website has become a crucial concern in cyber security applications. It is performed by fraudulently deceiving users with the aim of obtaining their sensitive information such as bank account information, credit card, username, and password. The threat has led to huge losses to online retailers, e-business platform, financial institutions, and to name but a few. One way to build anti-phishing detection mechanism is to construct classification algorithm based on machine learning techniques. The objective of this paper is to compare different classifier ensemble approaches, i.e. random forest, rotation forest, gradient boosted machine, and extreme gradient boosting against single classifiers, i.e. decision tree, classification and regression tree, and credal decision tree in the case of website phishing. Area under ROC curve (AUC) is employed as a performance metric, whilst statistical tests are used as baseline indicator of significance evaluation among classifiers. The paper contributes the existing literature on making a benchmark of classifier ensembles for web phishing detection.

A Comparative Study of Phishing Websites Classification Based on Classifier Ensembles

  • Tama, Bayu Adhi;Rhee, Kyung-Hyune
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제5권2호
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    • pp.99-104
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    • 2018
  • Phishing website has become a crucial concern in cyber security applications. It is performed by fraudulently deceiving users with the aim of obtaining their sensitive information such as bank account information, credit card, username, and password. The threat has led to huge losses to online retailers, e-business platform, financial institutions, and to name but a few. One way to build anti-phishing detection mechanism is to construct classification algorithm based on machine learning techniques. The objective of this paper is to compare different classifier ensemble approaches, i.e. random forest, rotation forest, gradient boosted machine, and extreme gradient boosting against single classifiers, i.e. decision tree, classification and regression tree, and credal decision tree in the case of website phishing. Area under ROC curve (AUC) is employed as a performance metric, whilst statistical tests are used as baseline indicator of significance evaluation among classifiers. The paper contributes the existing literature on making a benchmark of classifier ensembles for web phishing detection.

웹페이지의 의학용어 출현 빈도와 하이퍼링크에 기반한 웹사이트 분류 (Website Classification based on Occurrence Frequency of Medical Terms and Hyperlinks in Webpage)

  • 이인근;김화선;조훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.126-132
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    • 2013
  • 본 논문은 웹페이지에 포함된 의학용어의 출현 빈도와 웹페이지 간의 하이퍼링크로 이루어진 웹사이트의 구조에 기반하여 인터넷 웹사이트를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 (1)웹페이지에 포함된 전체 용어에서의 의학용어 출현빈도와 (2)웹페이지에 포함된 중복을 제거한 용어에서의 의학용어 출현 빈도를 인자로 하여 웹페이지의 의학분야 적합도를 측정한다. 그리고 (3)홈페이지로부터 특정 웹페이지에 접근하기 위해 거쳐야 하는 하이퍼링크의 개수를 이용한 전체 웹페이지의 적합도 연산을 통해 웹사이트의 의학분야 적합도를 측정한다. 인터넷 포털 사이트의 디렉토리 검색 서비스에 등록된 80 개의 의학분야 웹사이트와 127 개의 비 의학분야 웹사이트를 대상으로 제안한 방법에 기반하여 웹사이트 분류 실험을 수행하였고, 82.5 %의 분류 정확률을 확인하였다.

Automated Link Tracing for Classification of Malicious Websites in Malware Distribution Networks

  • Choi, Sang-Yong;Lim, Chang Gyoon;Kim, Yong-Min
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제15권1호
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    • pp.100-115
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    • 2019
  • Malicious code distribution on the Internet is one of the most critical Internet-based threats and distribution technology has evolved to bypass detection systems. As a new defense against the detection bypass technology of malicious attackers, this study proposes the automated tracing of malicious websites in a malware distribution network (MDN). The proposed technology extracts automated links and classifies websites into malicious and normal websites based on link structure. Even if attackers use a new distribution technology, website classification is possible as long as the connections are established through automated links. The use of a real web-browser and proxy server enables an adequate response to attackers' perception of analysis environments and evasion technology and prevents analysis environments from being infected by malicious code. The validity and accuracy of the proposed method for classification are verified using 20,000 links, 10,000 each from normal and malicious websites.

국내 대학도서관 웹사이트 메뉴구조와 용어 분석 (A Study on the Menu Structure and Term of Academic Library Web Site)

  • 최흥식
    • 정보관리학회지
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    • 제19권4호
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    • pp.137-161
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    • 2002
  • 본 연구의 목적은 대학도서관 웹사이트의 효율적인 이용을 위하여 웹사이트 메뉴구조와 용어를 제안하는데 있다. 메뉴구조는 7가지의 웹사이트 메뉴패턴을 기준으로 분석하였고, 용어는 빈도순에 의한 항목을 분석하였다. 메뉴구조의 분석결과는 전반적으로 2가지 이상의 메뉴구조를 혼합하여 사용하고 있었고, 구조패턴은 <테이블>과 <프레임 + 테이블> 메뉴패턴이 유리한 것으로 나타났다. 메뉴에 사용된 용어는 다양하게 나타나고 있어서 체계적인 재분류와 절제된 표현이 요구된다. 본 연구의 결과는 도서관 웹사이트 제작자와 일선 사서들의 메뉴구조와 용어선정 문제에 도움을 주고, 이용자에게 도서관이 제공하는 서비스의 개념적 혼동과 이해부족 문제를 해소할 것으로 기대 된다.

익명 암호통신 네트워크에서의 웹사이트 핑거프린팅을 활용한 서비스 유형 분류 (Classification of Service Types using Website Fingerprinting in Anonymous Encrypted Communication Networks)

  • 구동영
    • 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.

마케팅 믹스를 활용(活用)한 의류(衣類)브랜드 웹사이트 분석(分析) -유니섹스 브랜드를 중심(中心)으로- (A Study on Website Analysis of apparel Brand through Marketing Mix -Focusing on Unisex Brand-)

  • 이미경;나수임
    • 패션비즈니스
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    • 제11권4호
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    • pp.69-81
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    • 2007
  • This study, for the purpose of comparing and analyzing 23ea of national unisex apparel brands website consists of product, price, promotion and place divided by marketin gmix. Based of theoretical study and pre-research about the marketing mix, we made the classification standard for the marketing mix and analyzed the unisex apparel brand website according to 4P's individual item and the result was appeared like this. First of all, in the product section, this study provide information about product introduction/guidance, a product figure for item, introduction for new items, propose for coordination and brand introduction/information. Secondly, in the price part, almost apparel brands are provide their product's image, or present their goods photo with price, or displayed through the banner advertisement of discount or special price. Thirdly, For the marketing promotion part, compare to the other component in the most of apparel brand's website, marketing promotion has more section than the other marketing mix. And, especially, various events and customer service space has more weight than the others. Forth, in the place section, it's focused on the information of shopping mall location, contact number, address, and on-line shopping mall. In Conclusion, when the most of apparel brands are doing internet marketing, they're concern to product and promotion, but price and place needs more supplement in the unisex apparel brand's marketing mix.

학회 웹사이트의 토픽 정보추출을 이용한 주제에 따른 학회 자동분류 기법 (Academic Conference Categorization According to Subjects Using Topical Information Extraction from Conference Websites)

  • 이수경;김관호
    • 한국전자거래학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.61-77
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    • 2017
  • 최근 온라인상에 게시된 학회정보가 급증함으로써 주제에 따른 학회정보의 자동분류는 연구자들에게 효율적인 관련 학회 탐색을 가능하게 한다. 그러나 대부분의 학회 목록 제공 서비스에서는 학회명칭, 날짜, 위치, URL 등의 정보만 제공하기 때문에 학회 주제를 파악할 수 있는 정보는 학회명칭에 국한된다. 따라서 본 연구에서는 URL을 통한 학회 웹사이트의 토픽정보를 추출함으로써 학회정보량의 부족문제를 해결하고, 동시에 양질의 정보로 학습의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 구체적으로는 웹사이트 URL을 통해 수집한 HTML 문서로부터 주요 콘텐츠를 추출하고, 학회명칭과 유사한 토픽 키워드 정보를 선정하여 추가 가중치를 부여한다. 실 데이터를 활용한 실험 결과, 제안된 방법인 추가적인 웹 콘텐츠 정보의 사용은 주제에 따른 학회 분류의 성능을 성공적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 추후 연구에서는 웹 사이트의 구조를 고려한 토픽 정보추출을 통해 분류의 정확성을 더욱 향상시킬 계획이다.

Research on the Design of a Deep Learning-Based Automatic Web Page Generation System

  • Jung-Hwan Kim;Young-beom Ko;Jihoon Choi;Hanjin Lee
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권2호
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    • pp.21-30
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    • 2024
  • 본 연구는 폭증하는 디지털 비즈니스의 수요 증가를 감당하기 위하여 AI를 활용한 새로운 제작 방법을 모색하는데 목적이 있다. 이에 딥러닝과 빅데이터를 기반으로 실제 웹페이지 생성 가능 시스템을 구축하고자 하였다. 첫째, 이커머스 웹사이트 기능을 바탕으로 분류체계를 수립하였다. 둘째, 웹페이지 구성요소의 유형을 체계적으로 분류하였다. 셋째, 딥러닝이 적용가능한 웹페이지 자동생성시스템 전체를 설계하였다. 실제 데이터를 학습하여 구현된 딥러닝 모델이 기존 웹사이트를 분석하고 자동생성되도록 재설계 함으로써, 산업에서 바로 사용가능한 방안을 제안했다. 나아가 체계가 부족했던 웹사이트 레이아웃 및 특징에 대한 분류체계를 수립했다는 측면에서 의의가 있다. 이는 향후 생성형 AI 기반의 웹사이트 연구 및 산업 분야에 크게 기여할 수 있을 것이다.

영 캐주얼 패션브랜드 웹사이트를 활용한 마케팅 커뮤니케이션 전략 (A Study on the Internet Marketing Communication Strategy of Young Casual Fashion Brand through the Website Analysis)

  • 이민경;나수임
    • 패션비즈니스
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    • 제12권4호
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    • pp.46-55
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    • 2008
  • The purpose of this study is to provide the effective internet marketing communication strategy as marketing tools by analyzing the web sites of young casual fashion brands. We've selected 19 young casual fashion brands in 3 department stores and made the classification standard - advertising, promotion, public relation(PR), customer management - and analysed the young casual fashion brands according to 4 classification standard on the web sites. As a result of study, it is found that 19 young casual brands' web sites put an emphasis on activity of customer management and promotion in general. However, they did not conduct the PR and advertising actively compared with other parts. Especially, the promotion strategy occupies more parts than any other parts through the variety of membership card's services. Also they are sending e-mails or providing 1:1(FAQ/Q&A) board to the members as a customer management to be able to help to communicate with customer through the web site.