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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
강호석 (건국대학교) 김성렬 (건국대학교)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제19권 제2호
발행연도
2018.2
수록면
363 - 370 (8page)

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최근 랜섬웨어 탐지는 디지털 콘텐츠 보호를 위한 컴퓨터 보안 분야에서 중요한 주요한 이슈가 되고 있다. 그러나 불행하게도 현재 시그니쳐 기반이나 정적 탐지 모델의 경우 압축 및 암호화 등의 기법을 이용하여 탐지를 피해갈 수 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 RF, SVM, SL, NB 알고리즘 같은 데이터 마이닝 기법을 이용한 다이나믹 랜섬웨어 탐지 시스템을 제안하였다. 이 기법은 실제 소프트웨어를 구동 시켜 동작 행위를 추출해 API 호출 흐름 그래프를 만들고 그 특징을 분석에 이용하였다. 그 후 데이터 정규화, 특징 선택 작업을 진행하였다. 우리는 이러한 분석과정을 더욱더 개선 시켰다. 마지막으로 데이터 마이닝 알고리즘을 적용시켜 랜섬웨어인지를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능 측정을 위해 더 적합한 추가 샘플 랜섬웨어 데이터를 수집하여 실험하였고 탐지성능이 향상되었음을 보여주었다.
#데이터 분석 #랜섬웨어 탐지 #API 호출 흐름 그래프 #데이터 마이닝 #컴퓨터 보안 #Data Analysis #Ransomware Detection #API CFG (Calls Flow Graph) #Data Mining #Computer Security

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 시스템 프레임워크
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (23)

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