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저자정보
윤준호 (경상국립대학교) 부석준 (경상국립대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2023년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2023.11
수록면
114 - 118 (5page)

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최근 피싱 공격은 사이버 범죄의 주요 형태로 주목받고 있다. 피싱 탐지를 위한 연구도 활발히 진행되고 있으며, 특히 문자수준으로 특징을 추출하여 학습 진행 시 유의미한 성능 개선을 보였다. 그러나 정상 URL에 비해 압도적으로 적은 피싱 URL 수의 조건 특성 상 클래스 불균형을 고려해야만 한다. 본 논문에서는 최적의 URL 특징 추출을 위한 문자수준 상관관계 모델링과 특징 중요도 추출을 위한 트랜스포머-스타일 컨볼루션 오토인코더 기반 신경망을 제안한다. 제안하는 방식은 클래스 불균형 조건을 고려하여 URL 학습을 효율적으로 진행하여 실험 결과 기존 모델 대비 최대 재현율을 11.78%p 개선하였고, 클래스 불균형 정도 심화, 10겹 교차검증, 트랜스포머-스타일 적용 유무, 혼동행렬분석과 케이스 분석을 통해 제안하는 방법의 성능과 타당성을 입증하였다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 방법
Ⅳ. 실험 및 결론
참고 문헌

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