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
황준호 (호서대학교) 이태진 (호서대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제12호
발행연도
2018.12
수록면
2,089 - 2,099 (11page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.12.2089

이용수

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

초록· 키워드

오류제보하기
근래의 악성코드 발생량의 폭발적인 증가와 더불어 악성코드는 지능화/고도화되고 있다. 이러한 경향 중 하나로 대부분의 악성코드에 분석을 어렵게 만드는 패킹 기법이 적용되어 유포되는데, 대량의 악성코드에 실시간으로 대응하기 위해 시스템의 성능 제약이 적은 정적분석을 채택한 악성코드 자동화 분석 시스템들의 경우에 이러한 패킹 기법으로 인해 분석 성능이 저하되고 있는 실정이다. 이에 다양한 패커 식별 연구가 진행되어 왔지만 대부분 복잡한 매커니즘으로 인해 실제 운용환경에 적용하기에 성능제약이 크기 때문에 대량의 악성코드에 대응하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 분석성능을 유지하면서 보다 단순하고 가볍게 구축할 수 있는 경량화된 패킹 분석 시스템을 제안한다. 이는 고속의 분석 성능을 가진 정적 분석 기법을 기반으로 고차원의 feature 조합과 유사 그룹분류에 탁월한 Convolutional Neural Network를 연계함으로서 가능하다. 본 연구 결과물은 독립적인 모듈로서 동작가능하며, 향후 지속적인 연구를 통해 기존의 안티바이러스나 자동화된 악성코드 분석 시스템과 연계하여 패커그룹을 우선적으로 식별해주는 pre-filter 시스템으로 동작 가능할 것이라 기대한다.
#Malware #Packing #Convolutional Neural Network #Static Analysis

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 제안모델
Ⅳ. 실험결과
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
M. Bat-Erdene, T. Kim, H. Park, and H. Lee, “Packer detection for multi-layer executables using entropy analysis,” Entropy, vol. 19, no. 3, 2017. C. S. Wright, “Packer analysis report debugging and unpacking the NsPack 3.4 and 3.7 packer,” SANS Reading Room, Aug. 2010. W. Yan, Z. Zhang, and N. Ansari, “Revealing packed malware,” IEEE Secur. & Privacy, vol. 6, no. 5, 2008. M. M. K. Al-Anezi, “Generic packing detection using several complexity analysis for accurate malware detection,” Int. J. Advanced Comput. Sci. and Appl., vol. 5, no. 1, 2014. S. Yue, “Imbalanced Malware Images Classification: a CNN based Approach,” arXiv preprint arXiv:1708.08042, 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

악성코드 자동 정적 분석을 위한 방안 연구
신동휘 ,  임채태 ,  정현철 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2010 .11

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-567-000293833