A Real-time Efficient Detection Technique of Voice Phishing with AI

Q: 이 논문에서 정의한 KorCCVi란 무엇인가?

인공지능 기반의 보이스피싱 탐지 시스템을 구축하기 위해 본 연구에서 최초로 생성한 한국어 통화 내용 데이터셋을 의미한다. 이는 자연어 처리와 머신러닝 모델의 학습 및 성능 평가를 위해 수집 및 전처리 과정을 거쳐 구축된 특화 데이터이다.

Q: 보이스피싱 탐지를 위해 가장 효과적인 머신러닝 모델은 무엇인가?

연구 결과, LGBM 모델이 테스트 세트에서 99%의 정확도와 F1 점수를 기록하며 가장 우수한 성능을 보였다. 이는 RNN이나 BiLSTM과 같은 딥러닝 모델보다 얕은 학습 모델이 보이스피싱 탐지 작업에 더 적합함을 시사한다.

Milandu Keith Moussavou Boussougou; Dong-Joo Park

자료유형: 학술대회자료

저자정보: Milandu Keith Moussavou Boussougou (Soongsil University) Dong-Joo Park (Soongsil University)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2021 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2021.6

수록면: 768 - 770 (3page)

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초록· 키워드

Voice phishing crimes is a prevalent phenomenon in South Korea, and it has a significant impact in both the financial and social sectors. The lack of sufficient awareness from the users regarding new voice phishing attack schemes and the lack of significant research on this specific issue can be reasons for this prevalence. This paper leveraged artificial intelligence techniques to construct the Korean Call Content Vishing (KorCCVi) dataset to mitigate this gap. We claim it to be the first tabular and labeled Korean dataset for voice phishing detection systems. Approaching voice ph ... 전체 초록 보기

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	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
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