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陳昇瑋
中央研究院資訊科學研究所
資料科學家未曾公開之
資安研究事件簿
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿 3
中央研究院 資訊科學研究所
組成
40 研究員
30 博士後研究員
300 全職研究助理 (碩士為主)
研究領域
演算法 系統技術 智慧型代理人
軟體工程 電腦圖學 多媒體
生物資訊 軟體驗證 機器學習
多媒體網路與系統實驗室
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿 4
多媒體網路與系統實驗室
研究領域
使用者經驗
多媒體系統
社群計算
http://mmnet.iis.sinica.edu.tw
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Area 1: Quality of Experience
使用情緒量測技術來預言線上遊戲的成與敗
5
[1] Jing-Kai Lou, Kuan-Ta Chen, Hwai-Jung Hsu, and Chin-Laung Lei, Forecasting Online Game
Addictiveness, IEEE/ACM NetGames 2012.
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Area 2: Multimedia Systems
6
http://gaminganywhere.org
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Area 3: Social Computing
Gender Swapping and User Behaviors in Online Social Games
7
M.F
Gender-swapped
M.M
Straight
[1] Jing-Kai Lou, Kunwoo Park, Meeyoung Cha, Juyong Park, Chin-Laung Lei, and Kuan-Ta Chen,
Gender Swapping and User Behaviors in Online Social Games, ACM WWW 2013.
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
好,進入正題
8
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿 9
資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
1. MALICIOUS PHONE NUMBER
DETECTION
2. FACEBOOK ACCOUNT MISUSE
DETECTION
11
未知號碼來電怎麼辦?
陳昇瑋
中央研究院資訊科學研究所
An everyday annoyance…
2
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Solution Providers
3
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Technologies Adopted
Yellow pages
HiPage, YP.com
Yelp, Google Places
104.com.tw, 好評網
Users’ address books
Google search (!)
4
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Search Phone Numbers on Google
02-2311-3731
02-27883799
0933-555XXX
027706XXXX
098777XXXX
…
5
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Available Solutions in Taiwan
7
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Real-time caller ID identification
based on Google search and user reports / tags
8
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
THUS I BECAME A USER OF
NEARLY A YEAR AGO…
9
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
BUT, … GOOGLE SEARCH AND USER
TAGGING ARE NOT ENOUGH
10
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Frequently, I still see the following screen:
12
e.g., 091088XXXX
XXXX
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
THUS, I WROTE AN EMAIL TO
WHOSCALL CUSTOMER SERVICE
13
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿 14
Whoscall 很實用,但是若 Google search 找不到
也沒有人回報的未知號碼你們就沒戲唱了對吧 :P
沒錯 XD
那我幫忙做這個功能好了… :D
好啊 :)
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
A JOINT RESEARCH PROJECT
15
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
The research problem
For a unknown phone number
No google results (or no useful information)
No user tags / reports
Not a Whoscall user
Can we determine if it’s a malicious number?
推銷電話?
詐騙電話?
色情電話?
打錯電話?
16
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Rationale
We believe it’s possible to identify a malicious number
because of …
Whoscall userbase ( = potential sensors)
4 million installations
1 million active users (daily)
10 million phone calls (daily)
So, when a phone number reaches a Whoscall user, we
could possibly determine whether the number is
malicious or not based on its previous call behavior.
17
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
The Scenario
18
?
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Our Steps
Recruit a group of voluntary Whoscall users as our
sensors
Collect phone call logs from these sensors for a month
Compare these phone call logs with user reports
(封鎖記錄)
Use machine learning techniques to build a predictor for
unknown phone numbers
19
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Privacy Concerns
User privacy is kept the highest priority
Phone numbers are stored as MD5 hash codes
(therefore unable to be reversed)
20
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User reports
ㄧ接就掛斷
一打來就掛掉
一接對方馬上掛斷
一接就掛
一接就掛掉
一接就掛斷
一接就掛斷的吵人電話
一接就掛電話
一接聽就掛掉
一接起來就掛斷電話
一接起來,就說打錯
一直傳廣告簡訊
一直打錯
一直打錯電話
一直收到沒顯示的APP
一直狂打錯電話
一聲
一聲不響,就掛掉,有問題
一聲就掛
一聲掛斷
一聽收線
一響即掛
一響就掛
21
嚴重騷擾
國外莫名來電
國際電話偽裝台北區碼???
地下期貨公司
地下錢莊
地下錢莊推銷
地下非法期公司
地下非法期貨公司
地產
垃圾
垃圾件
垃圾廣告
垃圾簡訊
垃圾訊息
垃圾電話
城市理財
基隆美髮
填問卷
壽險
外勞
外崎砂斗美
多次接聽冇人回應,數秒後
夜半打給不認識的在那亂
色情交友
色情交友電話
色情人肉市場
色情仲介
色情傳播
色情垃圾簡訊
色情外送
色情妹妹電話
色情媒介
色情宣傳
色情干擾
色情廣告
色情廣告擾人
色情廣告簡訊
色情拉客妹
色情按摩
色情推銷
色情推銷廣告
色情推銷簡訊
色情推銷電話
色情援交外送
色情敗類
色情服務
色情業廣告
摩門
撥了馬上掛掉
擾亂電話
擾人電話
收數
收視率調查
放款簡訊
放款電話
政府宣導
政府立案單身
敲一聲而已
整人電話
新光保全
日制
日産フィナンシャル
日豐車行Sales
星展
星展借貸
星展推消
星展銀行
星展銀行推廣
星展銀行貸款
淫媒仲介
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Data Summary
22
推銷電話
詐騙電話
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Call Pattern Observation
23
Normal Spam
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Two Modes of Spam Calls
24
Type 1 Type 2
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
A Side-by-Side Comparison
25
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(calls / day)
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(calls / day)
(calls / day)
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(minutes)
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陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Dimension Reduction
46 dimensions => 2 dimensions
using classical MDS (multi-dimensional scaling)
38
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Binary Classification
39
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Feature selection
Using 2-norm SVM (support vector machine)
40
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Feature Selection (cont)
41
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
收工?
42
你以為這樣就可以
收工了嗎?
太天真了…
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Our Goal
Predict whether a number is malicious as EARLY as
possible
In order to prevent further victims…
 Our goal: accurate and FAST detection
43
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
# calls observed each day
44
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Observation time: Month  Day
45
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
# calls observed each hour
46
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Observation time: Day  Hour
47
Dynamic observation period
When we require malicious number prediction?
Ans: The time a phone call reaches a Whoscall user
48
time
Phonecall
Phonecall
Phonecall
Phonecall
?
Observation window
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Observation time: The last 5 calls
49
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿 50
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Prediction based on the last N calls
51
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
真的快要可以收工了嗎?
52
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Work in Progress
Feature selection (to avoid overfitting)
Anti-countermeasures
Semi-supervised training
Online learning
Personalized penalty setting
Crowdsourced prediction model refinement
And much more…
53
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
A SHORT PROMO ON R
(Tools I used in this project: awk + PHP + R)
54
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Why should I use R?
“I already know Python. Why would I ever want to learn a
new language that already does a subset of what Python
already does?”
1. R is designed to do data-processing and statistical analysis,
and it makes it easy.
2. More support in R (e.g., the Use R! series)
3. More active development in R for data analysis
4. Who are you sharing your code with?
55
Introduction to R (Alex Storer, IQSS)
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Starting R
56
Introduction to R (Alex Storer, IQSS)
1/20/12
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Learning R....
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Once you become an R expert…
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Demo of R Basics
examine data.frame
table, hist, ecdf, color
plot, cor
barplot, boxplot on dur.call.med
59
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Final Words of Warning
“Using R is a bit akin to smoking. The
beginning is difficult, one may get
headaches and even gag the first few
times. But in the long run,it becomes
pleasurable and even addictive. Yet,
deep down, for those willing to be
honest, there is something not fully
healthy in it.” --Francois Pinard
R
TW.R 社群& MLDM Monday
 聚會資訊
− 時間:每週一晚上七點辦
− 地點:政大創立方
− 報名網址:http://www.meetup.com/Taiwan-R/
 社群資訊:
− FB:https://www.facebook.com/Tw.R.User
− Youtube:
http://www.youtube.com/user/TWuseRGroup
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
過去聚會的影片地圖
http://prezi.com/wg_prdr8r-7t/?utm_campaign=share&utm_medium=copy&rc=
陳昇瑋 / 資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Acknowledgement
陳昇瑋
中央研究院資訊科學研究所
有沒有人在偷用你的臉書?
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
The Prevalence of Social Network
Services
2
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Sensitive Info on SNS: A LOT!
Personal info
Photos, Diary, Schedule
Groups, Pages, Likes
Connections with friends
Friends’ information
Friends’ photos, demographics, and so on
Interactions with friends
Conversations
Messages
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Are those information safe?
4
stealthy use of SNS accounts
is commonly seen.
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Stealthy Use: Tips 1, 2, 3!!
People let browsers to
manager their passwords
Entering password on mobile
devices is cumbersome
People left SNS logged on when
they’re temporarily away
5
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Existing Measures of Facebook
• 紀錄 IP address 、作業系統及瀏覽器種類
• 註冊裝置:經過簡訊回傳認證碼驗證裝置
• 然而,這些方法都無法辨別一台已註冊的電腦,是否目前
為註冊者本人操作,被盜用時無法即時得知。
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Our Approach
• Rationale: 不同人使用同一個帳號時,瀏覽行為
也會不同。
• 會特別注意某位朋友的資訊嗎?
• 會多少時間瀏覽新資訊?
• 會如何瀏覽過時資訊?
• 透過機器學習,判斷瀏覽行為是否為帳號擁有
者所進行。
• 當偵測到異常的行為時,透過行動電話或是電
子郵件通知帳號擁有者,以確保帳號安全。
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
The Loophole Of User Identity Process
The whole duration of using SNS
Log-in Log-out
?Logging-in
Authentication
The account will
be protected by
the logging-in
authentication
process.
We need the continual
authentication to ensure
the security for the
whole duration of using
SNS.
/78
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
The 3 Different Roles Of A Subject
/78
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
User Studies
1. 受測者必須兩兩認識的人為一對,關係可以是家人、朋友、
情侶、同事或同學。
2. 每位使用者登入自己的 Facebook帳號,並瀏覽個人朋友清單
。
3. 接下來實驗分為三階段,每一階段約30分鐘,並隨機安排位
置,每個人有可能使用非自己的帳號。
4. 記錄下每一筆與 Facebook 主機間的 http request 及 response
。
5. 實驗完成後,請使用者填寫個人基本資訊,包含年齡,性別
,與同組夥伴的關係。
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Experiment Procedures
/78
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Data Collection: HTTP Spying
• Intercept all HTTP communications (including
AJAX req. and resp.) between the subject’s PC and
Facebook servers
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿 /78
Trace Summary
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
18 Different Actions On Facebook
/78
 We define 18 common actions on Facebook and
categorize them into 2 groups: interactive actions and
page-switching actions.
 Interactive actions are actions that users interact with a
certain target person.
 Page-switching actions are those lead the browser into
another Facebook page.
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
18 Browsing Actions
/78
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Example Action Logs
/78
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
The Evidence Of General Diversity
/78
 Stalkers pay more attention to reading or searching the
interesting or earlier information hidden in expandable
pages.
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
The Evidence Of General Diversity (Con’t)
/78
 Stalkers tend not to do the trackable action like adding
comment or pressing the like button.
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
What Stalkers Do Not Care
/78
 Stalkers tend to ignore most of the
newsfeeds, and show less interest in
expanding comments, groups/fans
pages, or who likes the post.
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
What Acquainted Stalkers Care
/78
 Acquainted stalkers are usually interested in accounts’
friend list, message pages, and profile cards.
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
What Stranger Stalkers Care
/78
 Stranger stalkers are interested in
account owners’ profiles and
photos. Also they are more willing
to check nonfriends’ pages and
external links.
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
The Flow Chat of Our Detection Scheme
/78
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
 We randomly permute the data points for 20 times and do
the 10-fold cross validation, then record the mean and
standard deviation of accuracies.
/78
Detection Performance
陳昇瑋 /資料科學家未曾公開之資安研究事件簿
Important Features for Early Detection
 We count the features with the 3 most positively and
negatively weight w within 7 minutes which can give us
the hint to modify the early detection model.
/78
謝謝聆聽,請多指教。
陳昇瑋
中央研究院
資訊科學研究所
http://www.iis.sinica.edu.tw/~swc

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