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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.46 No.11
- 발행연도
- 2019.11
- 수록면
- 1,207 - 1,214 (8page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2019.46.11.1207
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악성코드 생성 도구와 난독화 기법의 대중화로 악성코드는 지능화되고 있지만 기존의 악성코드 탐지 기법은 악성코드에 대해 완벽하지 못한 탐지를 보여주고 있다. 이에 새롭게 등장하는 악성코드 중 다수가 기존에 발생했던 악성코드의 변종이라는 것과 변종 악성코드는 원본 악성코드와 비슷한 바이너리 데이터를 갖는 특징을 고려해 파일의 바이너리 데이터를 통해 이미지를 분류하는 Dhash 기반 악성코드 탐지 기법을 제시하며, Dhash 알고리즘의 전수비교로 인한 느린 분석 시간을 개선한 10-gram 알고리즘을 제시한다. 변종 악성코드 탐지에서 우수한 ssdeep 기법과의 비교를 통해 ssdeep이 탐지하지 못하는 영역에 대해 Dhash 알고리즘이 탐지했음을 보이며, 기존의 Dhash 알고리즘과 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 탐지 속도 성능 비교 실험을 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명한다. 향후 다른 LSH기반 탐지 기법과 연계한 변종 악성코드 분석 기술 개발을 지속 진행할 예정이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 제안 모델
4. 시험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
AV-Test. (2018, Dec 12). Security Report 2017/8 [Online]. Available: https://www.av-test.org/en/aboutthe-institute/publications/.
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Y. Li, S. C. Sundaramurthy, A. G. Bardas, X. Ou, D. Caragea, X. Hu and J. Jang, "Experimental study of fuzzy hashing in malware clustering analysis," 8th workshop on cyber security experimentation and test (cset 15), Vol. 5, No. 1, USENIX Association Washington, DC, 2015.
ShadowServer, "Fuzzy Clarity: Using Fuzzy Hashing Techniques to Identify Malicious Code(2007)," (2018, Dec 12). [Online]. Available: http://tinyurl.com/ol9ld8u.
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