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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
오성택 (한국인터넷진흥원) 신삼신 (한국인터넷진흥원)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회지 정보보호학회지 제33권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
77 - 88 (12page)

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인터넷 사용매체 및 네트워크 접속방법이 다양해지면서 인터넷 사용량은 매우 빠르게 증가하고 있다. 이러한 인터넷은 현대사회에서 꼭 필요한 자원이지만 악성코드, 스팸, 개인정보 유출 등 이를 악용한 범죄도 증가하고 있다. 또한 전 세계적으로 유행중인 코로나로 인해 관련된 접종정보, 동선, 재난문자 등으로 위장한 피싱 공격도 증가하고 있다. 대다수의 공격자들은 사이버 범죄를 저지르기 위해 악성코드 유포사이트를 통해 악성코드를 유포한다. 이러한 범죄를 예방하기 위해선 악성코드 유포사이트에 대한 초기 대응이 필수이며, 사용자가 악성코드 유포사이트에 접근하기 전에 차단할 수 있는 실시간 탐지 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 탐지 기술 중 URLDeep, POSTER, Random-Forest, XGBoost와 같은 기계학습을 이용한 탐지 기술의 연구동향을 조사하였다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 학습 모델 특징 분석
Ⅳ. 머신러닝 알고리즘 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

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