뉴럴네트워크 기반에 악성 URL 탐지방법 설계

권현; 박상준; 김용철

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자료유형: 학술저널

저자정보: 권현 (육군사관학교) 박상준 (육군사관학교 전자공학과) 김용철 (육군사관학교)

저널정보: 중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제11권 제5호

발행연도: 2021.1

수록면: 30 - 37 (8page)

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사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.

#악성 URL #머신 러닝 #탐지 방법 #뉴럴네트워크 #패턴인식

참고문헌 (29)

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P. Zhao / 2013 / Proceedings of the 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining / Proceedings of the 19th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining :919~927

F. Yu / 2015 / Malicious url detection algorithm based on bm pattern matching / International Journal of Security and Its Applications 9(9):33~44

J. Klensin / 2003 / Role of the domain name system (dns). Internet Request for Comments:RFC, 3467

M. Anthony / 2009 / Neural network learning: Theoretical foundations / cambridge university press

S. Yadav / 2012 / Detecting algorithmically generated domain-flux attacks with DNS traffic analysis / IEEE/Acm Transactions on Networking 20(5):1663~1677

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