• 정보보호학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.1037-1047
• /
• 2013

피싱(phishing) 공격의 피해가 증가함에 따라 그에 대한 대응책 및 관련 연구가 활발히 진행되어 왔다. 피싱 공격을 막는 솔루션(anti-phishing solutions)들은 웹브라우져(web-browser)의 보안 기능으로 혹은 보안 툴바(toolbar)의 형태로 다양하게 개발되었고, 그밖에도 이메일 필터링(email-filtering), 비밀 이미지 공유를 통한 서버 인증 강화 등의 방식으로 솔루션들이 개발되었다. 피싱 관련 연구로는 피싱 공격이 성공하는 이유에 대한 분석 연구, 피싱 공격을 막는 솔루션들이 효과적인지에 대해 사용자 입장에서 분석한 연구들이 발표되었다. 이 논문에서는 피싱 공격을 막는 다양한 종류의 솔루션들을 소개하고, 대표적인 솔루션들의 기술적 원리를 이해한다. 또한, 피싱 관련 연구 결과들을 함께 짚어봄으로써 피싱 공격을 막는 솔루션들이 개선되어야할 점들을 강조하여 살펴보고, 앞으로 피싱을 막기 위한 대책 연구가 진행되어야할 방향을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제7권2호
• /
• pp.41-48
• /
• 2018

지금까지 피싱에 대응하기 위한 여러 연구가 진행되어 왔다. 가장 대표적인 안티 피싱 방법은 피싱 사이트의 URL 정보를 미리 수집한 뒤, 사용자가 방문하는 사이트의 URL과 미리 저장된 정보를 비교하여 피싱을 탐지하는 방법이다. 하지만 이러한 블랙리스트 기반의 안티피싱 방법은 새로운 피싱 사이트를 탐지하지 못하는 한계를 갖는다. 이에 다양한 안티 피싱 인증 프로토콜이 제안되어 왔지만 대부분 인증과정에서 공개키와 비밀키를 필요로 한다. 이에 본 논문에서는 피싱 공격에 안전한 패스워드 기반 상호 인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜에서 클라이언트와 서버간의 상호 인증은 패스워드 정보가 포함된 인증 메시지를 통해 수행된다. 인증 과정에서 사용되는 인증 메시지에는 패스워드 원본이 아닌 패스워드의 해시 값이 포함되며, 인증 시 매번 다른 메시지가 사용되기 때문에 재생공격, 도청 공격에 안전하다. 또한, 상호 인증을 수행하기 때문에 중간자 공격에 안전하며, 인증을 위한 별도의 키 발급 과정이 필요없다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제40권6호
• /
• pp.1107-1113
• /
• 2015

피싱 및 파밍에 대한 공격이 증가하고 있어, 이를 방지하기 위한 많은 연구들이 진행되어 오고 있다. 피싱/파밍의 대상 사이트는 금융권 사이트 등이며, 이들은 포털 사이트 등에 비하여 사용자의 접속 빈도가 상대적으로 적은 편이다. 본 논문에서는, 포털 사이트가 건전하게 자사의 책임을 다한다는 가정 하에, 포털 사이트를 경유하여 금융권 사이트를 접속함으로써 피싱/파밍을 방지하는 방안을 제안한다. 본 방안은, 개발자나 전문적인 사용자가 아닌, 특별히 일반 사용자를 대상으로 한 피싱/파밍 방지안이라 할 수 있다. 이들 방안의 각 부분별 취약성을 나누어 안전성 분석을 수행함으로써, 본 방지안이 최대로 효과적일 수 있는 환경 분석도 수행하였다.

• 중소기업융합학회논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.33-39
• /
• 2013

현대에는 피싱 공격을 방지하는 여러 방법들이 연구 되고 있다. 이들 중에서는 작업관리창이나 브라우저의 주소창에서 피싱 사이트를 구별해 주는 프로그램들이 있다. 그러나 이런 프로그램들은 해당 사이트의 도메인이나 IP주소로 피싱 여부를 판단한다. 이 방법으로는 DNS 파밍 같은 공격은 방어할 수 있지만 숨겨진 공격(예를 들어 HTML 코드를 변경하는 기법)에는 매우 취약하다. 이 논문에서는 프로그램이 IP 나 사이트의 도메인을 분석하여 피싱 및 파밍 여부를 판단하는 기존의 방식이 아닌 플러그인과 서버 사이에서 HTML 코드의 변경 유무를 파악하고 피싱 여부를 팝업이나 플래시 등으로 위조하기 어려운 시스템 트레이와 풍선도움말을 사용하여 접속 사이트와 시스템 트레이의 그림을 사용자가 비교함으로서 직접 피싱 및 파밍 여부를 쉽게 분별할 수 있도록 하는 이미지 비교를 통한 인지 기반의 접근 방법을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.113-124
• /
• 2009

현재 피싱 공격을 방지하는 여러 가지 기법들이 연구 되고 있다. 이들 중에서 작업관리창이나 브라우저의 주소창에서 피싱 사이트를 구별해 주는 프로그램들이 있으나 이런 프로그램들은 사이트의 도메인이나 IP주소로만 피싱 사이트를 판단한다. 이 접근 방법으로는 DNS 파밍 공격 등은 방어할 수 있지만 숨겨진 공격(Hidden Attack) 등의 HTML 코드를 변경하는 기법에는 취약하다. 이 논문에서는 프로그램이 IP 나 사이트의 도메인을 분석하여 피싱 및 파밍 여부를 판단하는 기존의 방식이 아닌 플러그인과 서버 사이에서 HTML 코드의 변경 유무를 파악하고 피싱 여부를 팝업이나 플래시 등으로 위조하기 어려운 시스템 트레이와 풍선도움말을 사용하여 접속 사이트와 시스템 트레이의 그림을 사용자가 비교함으로서 직접 피싱 및 파밍 여부를 쉽게 결정할 수 있도록 하는 이미지 비교를 통한 인지 기반의 접근 방법을 제시한다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
• /
• pp.736-739
• /
• 2008

Phishing is a form of online identity theft that aims to steal sensitive information such as online banking passwords and credit card information from users. This paper presents a novel browser extension, AntiPhish, that aims to protect users against spoofed web site-based phishing attacks. To this end, AntiPhish tracks the sensitive information of a user and generates warnings whenever the user attempts to give away this information to a web site today requires only the server to be hat is considered untrusted.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.617-625
• /
• 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.

• Journal of Multimedia Information System
• /
• 제5권2호
• /
• pp.99-104
• /
• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2008년도 춘계종합학술대회 A
• /
• pp.607-610
• /
• 2008

Phishing is a form of online identity theft that aims to steal sensitive information such as online banking passwords and credit card information from users. Phishing scams have been receiving extensive press coverage because such attacks have been escalating in number and sophistication. According to a study by Gartner, Many Internet users have identified the receipt of e-mail linked to phishing scams and about 2 million of them are estimated to have been tricked into giving away sensitive information. This paper presents a novel browser extension, AntiPhish, that aims to protect users against spoofed web site-based phishing attack.