류권상, 서창호, 최대선,

Vol. 27, No. 6, pp. 1419-1429, 12월. 2017
10.13089/JKIISC.2017.27.6.1419, Full Text:
Keywords: authentication, Machine Learning, Account Takeover, Fraud Detection
Abstract

최근 환경기반 인증 기술로 사용자의 로그인 히스토리를 계정도용 는 정상 로그인으로 분류한 후 사용자별로 통 계모델을 만들어 사용자를 인증하는 Reinforced authentication이 제안되었다. 하지만 Reinforced authentication은 사용자 가 과거에 계정도용을 당한 이 없으면 공격을 당할 가능성이 높다. 본 논문은 이러한 문제을 해결하기 해 기 계학습 알고리즘을 이용하여 사용자 환경정보와 타인의 환경정보를 함께 학습시켜 2-Class 사용자 모델을 만드는 무 자각 인증 기술을 제안한다. 제안한 기술의 성능을 평가하기 해 목표 사용자에 해 아무 정보도 없는 무 지식 공 격자와 목표 사용자에 해 한 가지의 정보만 알고 있는 정교한 공격자에 한 Evasion Attack을 실험하다. 무 지식 공격자에 한 실험 결과 Class 0의 Precision과 Recall 각각 1.0과 0.998로 측정되었으며, 정교한 공격자에 한 실험 결과 Class 0의 Precision과 Recall 각각 0.948과 0.998로 측정되었다.

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