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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.10
- 수록면
- 2,559 - 2,567 (9page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2023.24.10.2559
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기술의 발달로 인터넷 보급이 보편화됨에 따라 악성 URL과 같은 다양하고 새로운 사이버 공격의 위험이 급증하고 있다. 기존 연구에서 주로 사용되는 지도 학습 기반 악성 URL 탐지 방법의 경우 새로운 악성 URL을 탐지하는 데 한계가 있어 본 논문에서는 지도 학습뿐만 아니라 비지도 학습 기반 악성 URL 탐지 방법을 제안하였다. MobileBERT를 사용하여 URL 문자열을 토큰화하고 어휘 특성을 고려한 임베딩 벡터로 변환하여 안정성과 정확성을 높이기 위한 시도를 하였다. 임베딩 벡터를 PCA 및 오토인코더로 차원 축소한 후 XGBoost 및 LOF에 입력하여 성능 평가를 수행하였다. 지도 학습의 경우 오토인코더보다 PCA를 활용하여 임베딩 벡터의 차원을 축소했을 때 더 높은 성능을 보였고, 차원 축소 없이 단지 MobileBERT로 임베딩한 벡터의 사용만으로도 높을 확률로 악성 URL을 탐지할 수 있었다. 비지도 학습의 경우 전반적으로 재현율이 정밀도보다 높았으며, 정상 데이터의 샘플 수를 증가 시킬수록 탐지 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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