본 논문에서는 보이스 피싱 (Voice Pishing) 예방을 위한 알고리즘을 최소 분류 오차 기법 (Minimum Classification Error)을 기반으로 제한하다. 휴대폰으로 전송되어진 신호를 기반으로 3GPP2 Selectable Mode Vocoder (SMV)의 복호화 과정에서 자동적으로 추출되는 중요 특징벡터를 사용하여 Gaussian Mixture Model (GMM)을 구성하고 이를 기반으로 구해지는 로그(Log) 기반의 우도 (Likelihood)를 사용한 변별적 가중치 학습을 사용하여 보이스 피싱 예방을 위한 검출 알고리즘을 제안하다. 실험 결과 제안된 보이스 피싱 알고리즘이 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 보인 것을 알 수 있었다.
We propose an effective voice-phishing detection algorithm based on discriminative weight training. The detection of voice phishing is performed based on a Gaussian mixture model (GMM) incorporaiting minimum classification error (MCE) technique. Actually, the MCE technique is based on log-likelihood from the decoding parameter of the SMV(Selectable Mode Vocoder) directly extracted from the decoding process in the mobile phone. According to the experimental result, the proposed approach is found to be effective for the voice phishing detection.
