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저자정보
Young-Bok Cho (Daejeon University) Ki-Ju Kim (Elastic) Jeong-Ah Ku (Daejeon University) Sung-Hee Woo (Korea National University of Transportation)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2019 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.11 No.1
발행연도
2019.6
수록면
277 - 280 (4page)

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Existing malicious code and detection technologies analyze known malicious code with much time and effort, update it afterwards, detect malicious codes and prevent malicious codes from exploiting new and variant malicious codes. These malicious codes are rapidly changing into various variants to avoid detection of the vaccine. Among the dynamic analysis, methods used to more effectively detect and classify these strains of malware, malicious code family classifies a typical API call pattern by applying CNN. which it is used for natural language processing.
#NN #Recurrent neural networks #API Call Patten #Malware #Malware API #Machine Learning #Deep Learning #LSTM

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. Change of malicious code API call pattern extraction using RNN and LSTM
III. RESULTS
IV. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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