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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 131 - 134 (4page)
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피싱 웹사이트는 전 세계적으로 심각한 사이버 보안 위협 중 하나로, 그 기법이 점점 더 정교해지고 있어 다양한 연구들이 진행되고 있다. 본 연구에서는 URL만으로 피싱 사이트 탐지가 가능하도록 기존 연구보다 다양한 데이터 특성을 학습하는 머신러닝 모델을 제안한다. 7가지 머신러닝 모델을 기존 연구에 사용되던 특성만으로 학습한 결과와 새롭게 추가한 특성까지 같이 학습한 결과를 비교하고, 새로운 특성이 실제 성능 향상에 도움이 되었는지 특성 중요도를 확인하였다. 그 결과 재현율(Recall) 97.11%, F1-Score 97.34%, 정밀도(Precision) 97.58%로 Random Forest 모델이 가장 우수한 성능을 보였으며, 기존 연구에 사용되던 특성만으로 학습한 결과보다 재현율(Recall)은 4.1%, F1-Score는 4.5%, 정밀도(Precision)는 4.9% 향상된 것을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 실험 및 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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