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초록

영어

Recently, cyberattacks are increasing in social engineering attacks using intelligent and continuous phishing sites and h acking techniques using malicious code. As personal security becomes important, there is a need for a method and a soluti on for determining whether a malicious URL exists using a web application. In this paper, we would like to find out each feature and limitation by comparing highly accurate techniques for detecting malicious URLs. Compared to classification al gorithm models using features such as web flat panel DB and based URL detection sites, we propose an efficient URL an omaly detection technique.

한국어

최근 사이버 공격은 지능적이고 지속적인 피싱사이트와 악성코드를 활용한 해킹 기법을 활용하는 사회공학적 공격이 증가 하고 있다. 개인 보안이 중요해지는 만큼 웹 어플리케이션을 이용해 악성 URL 여부를 판별하는 방법과 솔루션이 요구되고 있 다. 본 논문은 악성 URL를 탐지하는 정확도가 높은 기법들을 비교하여 각각의 특징과 한계를 알아가고자 한다. 웹 평판 DB 등 기반 URL 탐지 사이트와 특징을 활용한 분류알고리즘 모델과 비교하여 효율적인 URL 이상탐지 기법을 제안하고자 한다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 평판DB 기반 URL 탐지 사이트
3. 분류 알고리즘 기반 탐지 모델 연구
4. 탐지 모델 비교
5. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 김현우 [ Hyeon Wuu Kim | 동신대학교/정보보안학과 ] 주저자
• 김홍기 [ Hong-Ki Kim | 동신대학교/정보보안학과 ]
• 이동휘 [ DongHwi Lee | 신대학교/정보보안학과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1598-7329

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 005 DDC 005