메뉴 건너뛰기
Library Notice
Institutional Access
If you certify, you can access the articles for free.
Check out your institutions.
ex)Hankuk University, Nuri Motors
Log in Register Help KOR
Subject

Improvement Method of Classification Rate in ML Antivirus systems using Kaggle Datasets
Recommendations
Search
Questions

캐글 데이터셋을 이용한 머신러닝 악성코드 분류시스템에서 분류정확도 향상방법

논문 기본 정보

Type
Proceeding
Author
Kyungshin Kim (청강문화산업대학교)
Journal
The Korean Society Of Computer And Information Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference Vol.27 No.2
Published
2019.7
Pages
49 - 52 (4page)

Usage

cover
📌
Topic
📖
Background
🔬
Method
🏆
Result
Improvement Method of Classification Rate in ML Antivirus systems using Kaggle Datasets
Ask AI
Recommendations
Search
Questions

Abstract· Keywords

Report Errors
머신러닝을 이용한 악성코드 분류 시스템의 대부분이 캐글 데이터셋 10,868건을 사용하여 분류의 정확도를 측정한다. 이 데이터셋에 포함된 바이러스 바이트코드에는 미확인(undefined)필드라는 부분이 과도하게 존재한다. 캐글 데이터셋 특정 Label의 미확인필드 포함도는 75%가 넘는 경우도 존재한다. 이 경우 미확인 필드를 어떻게 처리하느냐가 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 끼친다. 본 연구에서는 이러한 캐글 데이터셋의 미확인필드 처리방법을 제시하고 그에 따른 분류 정확도를 연구하였다. 다양한 처리방법에 대한 정확도를 측정하여 제안한 방식의 타당성을 증명하였다.

Contents

요약
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Preliminaries
Ⅲ. The Proposed Scheme
Ⅳ. Conclusions
REFERENCES

References (0)

Add References

Recommendations

It is an article recommended by DBpia according to the article similarity. Check out the related articles!

Related Authors

Frequently Viewed Together

Recently viewed articles

Comments(0)

0

Write first comments.

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-004-000913838