Cited 0 time in
멀티모달 오토인코더 앙상블 기반의 URL 문자열 및 HTML 그래프를 활용한 피싱 웹페이지 탐지
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 윤준호 | - |
| dc.contributor.author | 최석훈 | - |
| dc.contributor.author | 김혜정 | - |
| dc.contributor.author | 부석준 | - |
| dc.date.accessioned | 2025-06-25T00:30:13Z | - |
| dc.date.available | 2025-06-25T00:30:13Z | - |
| dc.date.issued | 2025-06 | - |
| dc.identifier.issn | 2383-630X | - |
| dc.identifier.issn | 2383-6296 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.gnu.ac.kr/handle/sw.gnu/78899 | - |
| dc.description.abstract | 인터넷의 발전으로 인해 피싱 공격에 노출되는 사용자가 증가하고 있으며, 이를 예방하기 위한 효과적인 탐지 방법이 필수적이다. 기존의 피싱 탐지 방법은 주로 URL의 문자 시퀀스를 분석하는 데 중점을 두었으나, 피싱 URL은 정상 URL과 유사한 패턴을 모방하고 그 수명이 짧아 탐지의 정확도에 한계가 있음이 알려졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 URL문자열과 HTML 그래프 데이터를 동시에 활용하는 멀티모달 앙상블 기반의 피싱 웹페이지 탐지 방법을 제안한다. 이 방법은 URL 데이터를 문자 단위로 분해하여 컨볼루션 오토인코더로 처리하고, HTML 의 DOM 구조를 그래프 형태로 변환한 후 그래프 컨볼루션 오토인코더를 통해 분석하여 트랜스포머 레이어를 통해 피싱 여부를 판단한다. 본 연구에서 제안한 모델은 기존 모델 대비 F1 Score 최대 18.91%p의 탐지 성능 개선을 달성했다. 또한, 케이스 분석을 통해 URL과 HTML 간의 상호관계성을 보인다. | - |
| dc.format.extent | 8 | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | KOR | - |
| dc.publisher | 한국정보과학회 | - |
| dc.title | 멀티모달 오토인코더 앙상블 기반의 URL 문자열 및 HTML 그래프를 활용한 피싱 웹페이지 탐지 | - |
| dc.title.alternative | Phishing Webpage Detection using URL and HTML Graphs based on a Multimodal AutoEncoder Ensemble | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.publisher.location | 대한민국 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 정보과학회논문지, v.52, no.6, pp 461 - 468 | - |
| dc.citation.title | 정보과학회논문지 | - |
| dc.citation.volume | 52 | - |
| dc.citation.number | 6 | - |
| dc.citation.startPage | 461 | - |
| dc.citation.endPage | 468 | - |
| dc.identifier.kciid | ART003210603 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
| dc.subject.keywordAuthor | multi-modality | - |
| dc.subject.keywordAuthor | autoencoder ensemble | - |
| dc.subject.keywordAuthor | phishing detection | - |
| dc.subject.keywordAuthor | anomaly detection | - |
| dc.subject.keywordAuthor | deep learning | - |
| dc.subject.keywordAuthor | cybersecurity | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 멀티 모달리티 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 오토인코더 앙상블 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 피싱 탐지 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 이상탐지 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 딥러닝 | - |
| dc.subject.keywordAuthor | 사이버보안 | - |
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.
Gyeongsang National University Central Library, 501, Jinju-daero, Jinju-si, Gyeongsangnam-do, 52828, Republic of Korea+82-55-772-0532
COPYRIGHT 2022 GYEONGSANG NATIONAL UNIVERSITY LIBRARY. ALL RIGHTS RESERVED.
Certain data included herein are derived from the © Web of Science of Clarivate Analytics. All rights reserved.
You may not copy or re-distribute this material in whole or in part without the prior written consent of Clarivate Analytics.
