메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최민준 (세종대학교) 김주환 (세종대학교) 윤주범 (세종대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제28권 제3호
발행연도
2018.6
수록면
635 - 642 (8page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
4차 산업혁명 시대에 우리는 소프트웨어 홍수 속에 살고 있다. 그러나, 소프트웨어의 증가는 필연적으로 소프트웨어 취약점 증가로 이어지고 있어 소프트웨어 취약점을 탐지 및 제거하는 작업이 중요하게 되었다. 현재까지 소프트웨어 취약 여부를 예측하는 연구가 진행되었지만, 탐지 시간이 오래 걸리거나, 예측 정확도가 높지 않았다. 따라서 본 논문에서는 기계학습 알고리즘을 이용하여 소프트웨어의 취약 여부를 효율적으로 예측하는 방법을 설명하며, 다양한 기계학습 알고리즘을 이용한 실험 결과를 비교한다. 실험 결과 k-Nearest Neighbors 예측 모델이 가장 높은 예측률을 보였다.
#Machine Learning #Fuzzing #Prediction #Vulnerability #Confusion Matrix

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. VulPredictor의 취약 여부 예측 방법
IV. 성능평가
V. 결론
References

참고문헌 (21)

참고문헌 신청
S. Neuhaus, T. Zimmermann, C. Holler, and A. Zeller, Predicting vulnerable software components, Proceedings of the 14th ACM conference on Computer and communications security, pp. 529?540, Oct. 2007. Catal, Cagatay, and Banu Diri, A systematic review of software fault prediction studies, Expert systems with applications, vol. 36, no. 4, pp. 7346-7354, May. 2009. Sangsu Kim, and Dongsu Kang, Software Vulnerability Analysis using File Fuzzing, Conference of The Korean Society Of Computer And Information, 25(2), pp. 29-32, Jul. 2017. King, James C., Symbolic execution and program testing, Communications of the ACM, vol. 19, no. 7, pp. 385-394, Jul. 1976. Sunnyeo Park, Wonchan Oh, Hyeonkee Cho and Eunsun Cho, Automated Vulnerability Analysis Tool for Binary Codes based on Symbolic Execution, Journal of Scientific Conference of Korean Institute of Information Scientists and Engineers, pp. 1917-1919, Jun. 2017.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

의료영상 분석을 위한 기계학습
박상철 ,  이명은 ,  김수형 외 2명 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 2012 .03
파일 시스템 모니터링을 통한 클라우드 스토리지 기반 랜섬웨어 탐지 및 복구 시스템
김주환 ,  최민준 ,  윤주범 정보보호학회논문지 2018 .04
누리온 슈퍼컴퓨터의 I/O 특징 분석을 위한 로그 데이터 수집 도구 비교 연구
이재국 ,  홍태영 ,  엄현상 한국정보과학회 학술발표논문집 2021 .12
인공지능 보안 공격 및 대응 방안 연구 동향
류권상 ,  최대선 정보보호학회지 2020 .10
인공지능 챗봇을 활용한 효과적인 소프트웨어 학습 관리 시스템 구현
오유경 ,  이충용 대한전자공학회 학술대회 2020 .08

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0