WarningBird: 트위터 스트림에서 의심스러운 URL을 거의 실시간으로 탐지하는 시스템

트위터는 스팸, 피싱 및 맬웨어 배포를 포함한 URL을 포함한 악의적인 트윗에 취약합니다. 기존의 트위터 스팸 탐지 방식은 URL을 포함한 트윗의 비율과 계정 생성 날짜와 같은 계정 특성 또는 트위터 그래프의 관계 특성을 활용합니다. 이러한 탐지 방식은 특성 조작에 대해 비효율적이거나 많은 시간과 자원을 소모합니다. 기존의 의심스러운 URL 탐지 방식은 URL의 어휘적 특징, URL 리디렉션, HTIUIL 내용 및 동적 행동을 포함한 여러 특성을 활용합니다. 그러나 시간 기반 회피 및 크롤러 회피와 같은 회피 기술이 존재합니다. 본 논문에서는 트위터를 위한 의심스러운 URL 탐지 시스템인 WARNINGBIRD를 제안합니다. 우리 시스템은 여러 트윗에서 추출한 URL 리디렉션 체인의 상관관계를 조사합니다. 공격자는 자원이 제한되어 있고 일반적으로 이를 재사용하므로, 그들의 URL 리디렉션 체인은 동일한 URL을 자주 공유합니다. 우리는 자주 공유되는 URL을 사용하여 상관된 URL 리디렉션 체인을 발견하고 그 의심성을 결정하는 방법을 개발합니다. 우리는 트위터 공개 타임라인에서 많은 트윗을 수집하고 이를 사용하여 통계적 분류기를 구축합니다. 평가 결과는 우리 분류기가 의심스러운 URL을 정확하고 효율적으로 탐지함을 보여줍니다. 또한 WARNINGBIRD를 트위터 스트림에서 의심스러운 URL을 분류하는 거의 실시간 시스템으로 제시합니다.