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AI Phishing URL Analysis Service
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- 개요
피싱사이트의 URL을 분석하여 학습한 모델을 바탕으로, URL의 악성 여부를 AI로 판독하고 유저가 피싱사이트에 접속하는 것을 사전에 예방하고자한다.
- 배경
최근 몇년동안 피싱사이트는 교묘하게 발전해왔다. 보안 접문 업체 보안 전문 업체 ‘AAG IT 서비스’는 매달 평균 140,000,000 개의 피싱사이트가 생성된다고 발표했다. 피싱사이트의 급증은 인터넷 환경 사용자들의 개인정보와 자산을 탈취하고 있다. 실제로, 미국 연방수사국(FBI) 인터넷 범죄 신고센터에 보고된 사이버 범죄 피해를 집계를 확인해보면, 2023년에 보고된 신고 건수는 80만건 이상이며, 피해 총액은 103억달러에 달했다.
보편적인 피싱사이트는 은행 또는 금융 기관의 로그인 페이지를 모방하거나, 글로벌 물류 업체를 모방하여 사용자의 계정정보를 탈취하고, 이를 통해 사용자의 돈을 인출하거나 송금한다. 더하여, 접속시 프로그램이 설치되어 악성코드를 유포하여 사용자의 민감한 개인정보를 가지는 프로그램을 탐색해 정보를 수집하기도 한다.
- 서비스 소개
BERT 기반 접근 방식을 도입하여 피싱사이트의 URL 탐지의 효율을 높인다. Kaggle, Github, ISCX 2016 데이터 셋을 기반으로, URL의 문자열뿐만 아니라, 파생된 특징을 분석한다.
이를 통하여, 기존 문제점인 데이터 형식과 도메인의 한계점을 극복해 다양한 도메인에 유연하게 대처하며, 실시간 사이버 공격에 대한 방어 효과를 높이고자한다.