Acknowledgement
이 논문은 과학기술정보통신부·경찰청이 공동지원한 '폴리스랩2.0사업(www.kipot.or.kr)'의 지원을 받아 수행된 연구 결과입니다. [과제명: 다크웹 범죄 예방을 위한 능동형 다크웹 정보 수집 및 분석·추적 기술 개발 / 과제번호 : RS-2023-00244362]
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2023.07a
- /
- Pages.199-201
- /
- 2023
Tracking Drug Distribution Accounts Through Similarity Analysis of Instagram Profile Photos
인스타그램 프로필 사진 유사도 분석을 통한 마약 유통 계정 추적 기술
- Eun-Young Park (Dept. of Computer Engineering, Daegu University) ;
- Kyeong-Hyun Cho (Dept. of Computer and Information Engineering, Graduate School, Daegu University) ;
- Jiyeon Kim (Division of Computer and Information Engineering, Daegu University) ;
- Chang-Hoon Kim (Division of Computer and Information Engineering, Daegu University)
- 박은영 (대구대학교 컴퓨터정보공학부(컴퓨터공학전공)) ;
- 조경현 (대구대학교 일반대학원 컴퓨터정보공학과) ;
- 김지연 (대구대학교 컴퓨터정보공학부) ;
- 김창훈 (대구대학교 컴퓨터정보공학부)
- Published : 2023.07.12
Abstract
국내·외 소셜미디어 사용자가 증가하면서 마약 유통, 불법 촬영물 유포 등과 같은 사이버 범죄가 소셜미디어를 통하여 발생하고 있다. 사이버 범죄 수사를 위해 소셜미디어 크롤링 연구가 진행되고 있지만, 주로 'N번방' 등 불법 촬영물 및 성 착취물 유포와 같은 성범죄 수사를 대상으로 한다. 그러나 최근에는 성범죄뿐 아니라, 소셜미디어를 통한 마약 유통이 급격히 증가하고 있으므로 소셜미디어 크롤링을 통한 마약 수사 기술 개발이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 중, 인스타그램의 마약 유통을 추적하기 위해 실제 사용되는 마약 은어를 정의하고, 정의된 은어를 검색 키워드로 입력하여 사용자 계정을 수집하였다. 또한, 수집된 사용자 계정의 프로필 사진을 추출하고 유사도 분석을 수행하여 동일 마약 유통자 식별에 프로필 사진이 효과적임을 검증하였다.