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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박소희 (한국교육학술정보원) 장진혁 (공주대학교) 최대선 (공주대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제30권 제4호
발행연도
2020.8
수록면
631 - 646 (16page)

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편리한 인터넷 이용환경을 조성하기 위해 정부에서는 공공•민간 웹사이트의 플러그인 제거 정책을 추진하고 있다. 일반적으로 금융서비스를 제공하는 금융기관 웹사이트는 전자금융거래 안정성 강화를 위해 이상금융거래 탐지시스템을 운영 중이며 이용자의 정보를 수집 및 분석하기 위해 설치형 소프트웨어를 사용하고 있다. 따라서 플러그인 제거 정책에 따라 별도의 소프트웨어 설치 없이 이용자의 정보를 수집할 수 있는 대체 기술 및 대응정책이 필요하다. 본 연구는 표준 웹 환경에서 사용 가능한 디바이스 핑거프린팅 기술들을 소개하고 다양한 기법 중 선택할 수 있는 가이드라인을 제시한다. 그리고 디바이스 핑거프린트를 활용한 머신러닝 기반 이용자 인증모델을 제안한다. 실제로 크롬과 익스플로러 이용자로부터 디바이스 핑거프린트를 수집하여 머신러닝 알고리즘 기반 Multi-class 인증모델을 생성하였으며 실험 결과, 크롬 기반 모델은 약 85%~89%의 성능을 보였으며 익스플로러 기반 모델은 약 93%~97%의 성능을 보였다.
#Device Fingerprinting #Browser Fingerprinting #No-Plugin #Authentication #Machine Learning

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 표준 웹 기반 디바이스 핑거프린트
IV. 디바이스 핑거프린트의 효과성 분석
V. 표준 웹 환경 디바이스 핑거프린트 기반 이용자 인증 모델
VI. 결론
References

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
Ministry of the Interior and Safety, “Guidelines for removal of public website plugins,” Nov. 2018 google schola Ministry of the Science and ICT, “Guidelines for improving private public website plugins,” Nov. 2018 google schola Ministry of Science and ICT, Ministry of the Interior and Safety and Financial Services Commission, “2019 Current status of private and public plug-in improvements,” Dec. 2019 google schola P. Eckersley, “How unique is your web browser?,” In International Symposium on Privacy Enhancing Technologies Symposium, Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 1-19, 2010 google schola “Fraud Detection System Technical guide,“ Financial Security Agency, Aug. 2014 google schola

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