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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
부석준 (연세대학교) 김혜정 (경일대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회지 정보보호학회지 제29권 제3호
발행연도
2019.6
수록면
29 - 36 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2020

피싱 URL 분류를 위한 컨볼루션-순환 트리플렛 신경망 기반 웹주소 특징공간의 학습
부석준 ,  강호준 ,  김혜정 한국정보과학회 학술발표논문집 2020.07 학술대회자료

2019

주거전력 소모량 예측을 위한 베르누이 변분추론 기반 베이지안 컨볼루션 신경망
부석준 ,  조성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2019.06 학술대회자료
피싱 웹사이트 URL의 수준별 특징 모델링을 위한 컨볼루션 신경망과 게이트 순환신경망의 퓨전 신경망
부석준 ,  김혜정 정보보호학회지 2019.06 학술저널

2018

STFT 소리맵을 이용한 컨볼루션 신경망 기반 화자식별 방법
부석준 ,  조성배 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.06 학술저널

2017

STFT 소리맵을 이용한 컨볼루션 신경망 기반 화자식별 방법
부석준 ,  조성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.06 학술대회자료

2016

온라인 소셜대출 채무상환 예측용 심층 컨볼루션 신경망의 분석 방법론
부석준 ,  조성배 한국정보과학회 학술발표논문집 2016.12 학술대회자료

초록· 키워드

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폭발적으로 성장하는 소셜 미디어 서비스로 인해 개인간의 연결이 강화된 환경에서는 URL로써 전파되는 피싱 공격의 위험성이 크게 강조된다. 최근 텍스트 분류 및 모델링 분야에서 그 성능을 입증받은 딥러닝 알고리즘은 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 각각 모델링하기에 적절하지만, 기존에 사용하는 규칙 기반 앙상블 방법으로는 문자와 단어로부터 추출되는 특징간의 비선형적인 관계를 효과적으로 융합하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 피싱 URL의 구문적, 의미적 특징을 체계적으로 융합하기 위한 컨볼루션 신경망 기반의 퓨전 신경망을 제안하고 기계학습 방법 중 최고의 분류정확도 (0.9804)를 달성하였다. 학습 및 테스트 데이터셋으로 45,000건의 정상 URL과 15,000건의 피싱 URL을 수집하였고, 정량적 검증으로 10겹 교차검증과 ROC커브, 정성적 검증으로 오분류 케이스와 딥러닝 내부 파라미터를 시각화하여 분석하였다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

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