문자열 기반의 피싱 URL 탐지 방법 비교

Abstract

피싱을 통한 사이버 범죄가 늘어남에 따라, 이를 방지하기 위해 피싱 URL을 탐지하는 많은 연구들이 진 행되어 왔다. 피싱 URL을 탐지하기 위한 방법은 주로 웹 페이지 콘텐츠를 다운로드 및 분석하는 콘텐츠 기반 방법과 URL 문자열 패턴을 분석하는 URL 문자열 기반 방법으로 나눠진다. 본 논문에서는 URL의 문 자열만으로 피싱 여부를 확인하고자, URL 문자열 기반 방법을 사용하여 다양한 기계 학습 방법에 대해 실 험하고 정확도를 비교한다. 이를 위해, 피싱 URL이 갖는 여러 특징을 조사하고 두 가지 URL 문자열 데이 터 집합에서 피싱 URL의 특징을 추출한다. 또한, 데이터 집합에서 benign URL 수와 malicious URL 수 사 이에 발생하는 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해 여러 샘플링 방법을 적용한다. 다양한 매개변수를 사 용하여 실험한 결과, RandomForest 알고리즘이 0.942, 0.890의 F-1 점수로 가장 높은 정확도를 보였다.