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[국내논문] 피싱 메일 공격조직에 대한 프로파일링 사례 연구
A Profiling Case Study to Phishing Mail Attack Group 원문보기

Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.21 no.2, 2020년, pp.91 - 97  

이재일 (KrCERT) ,  이용준 (Department of Cyber Security, Far East University) ,  권혁진 (Research Planning Department, Korea Institute for Defense Analyses)

초록
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최근 국방, 안보, 외교 분야 관련자를 대상으로 하는 피싱 공격이 급증하고 있다. 특히 해킹 공격조직 Kimsuky는 2013년 이후 피싱 공격을 통해 공공기관의 주요 정보 수집을 위한 활동을 하고 있다. 본 논문에서는 피싱 메일 공격조직에 대한 프로파일링 분석을 수행하였다. 이를 위해 피싱 메일 공격의 유형을 분류하고 해킹 공격조직의 공격방식에 대한 분석을 하였다. 상세한 프로파일링 분석을 통해 공격조직의 목적을 추정하고 대응방안을 제시하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, phishing attacks targeting those involved in defense, security and unification have been on the rise. In particular, hacking attack organization Kimsuky has been engaged in activities to collect important information from public organizations through phishing attacks since 2013. In this pa...

주제어

표/그림 (12)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 2018년 이후 Kimsuky 공격조직이 발송한 피싱 메일, 메일 발송지, 악성코드 유포지의 연관성을 분석하여 공격조직의 주요 특징과 대응 방법에 대해 제안한다.
  • 본 논문에서는 최근 급증하는 국방, 안보, 통일 분야관련자를 대상으로 하는 피싱 공격조직을 분석하였다. 해킹 공격조직 Kimsuky는 2013년 이후 피싱 공격을 통해 공공기관의 주요 정보 수집을 위한 활동을 하고 있다.
  • 본 논문에서는 피싱 메일 공격조직에 대한 프로파일링 사례 분석을 통해서 피싱 메일 공격의 유형을 분석하고 공격조직의 목적에 대해 분석하였다. 피싱 공격조직은 금전적 목적이 아닌 피싱 사이트, 악성코드 등을 유포하여 국방, 안보, 외교 등의 중요한 정보를 수집하고자 하는 공격으로 추정한다.
  • 공격자가 피싱 메일을 발송한 목적은 악성코드 유포 및 계정정보 탈취였다. 인터넷상에 공개된 메일 주소로 피싱 메일을 발송하여 개인정보와 계정정보 탈취를 목적으로 하고 있다.
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참고문헌 (8)

  1. V. Suganya, "A review on phishing attacks and various anti-phishing techniques", Int. Journal of Computer Applications, vol. 139, pp. 20-23, 2016. https://doi.org/10.5120/ijca2016909084 

  2. K. L. Chiew, K. S. C. yong and C. Tan, "A survey of phishing attacks: their types, vectors and technical approaches", Expert Systems with Applications, vol 106, pp. 1-20, 2018. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2018.03.050 

  3. I. Qabajeh, F. Thabtah and F. Chiclana, "A recent review of conventional vs. automated cybersecurity anti-phishig techniques", Computer Science Review, vol. 29, pp. 44-55, 2018. https://doi.org/10.1016/j.cosrev.2018.05.003 

  4. Y. J. Lee, C. B. Lee, "An Fingerprint Authentication Model of ERM System using Private Key Escros Management Server", Journal of The Korea Academia Industrial cooperation Society, 20.6, 1-8, 2019. https://doi.org/10.5762/KAIS.2019.20.6.1 

  5. J. Y. Kim, S. J. Bu and S. B. Cho, "Zero-day malware detection using transferred generative adversarial networks based on deep autoencoders", Information Sciences, vol. 460, pp. 83-102, 2018. https://doi.org/10.1016/j.ins.2018.04.092 

  6. J. Ma, L. K. Saul, S. Savage and G. M. Voelker, "Beyond blacklists: learning to detect malicious web sites from suspicious URLs", In Proc. of the 15th ACM SIGKDD Int, Conf. on knowledge Discovery and Data Mining, pp. 1245-1245, 2009. https://doi.org/10.1145/1557019.1557153 

  7. Y. J. Lee, T. Y. Jeon, "A Malware Detection Method using Analysis of Malicious Script Patterns", Journal of The Korea Academia Industrial cooperation Society, 20.7, 613-621. 2019. https://doi.org/10.5762/KAIS.2019.20.7.613 

  8. R. Verma and K. Dyer, "On the character of phishing URLs: Accurate and robust statistical learning classifiers", In Proc. of the 5th ACM Conf. on Data and Application Security and Privacy, pp. 111-122, 2015. https://doi.org/10.1145/2699026.2699115 

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