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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 634 - 642 (9page)
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사물인터넷(IoT) 기기의 확산으로 인해 다양한 아키텍처가 존재하는 Linux 운영체제의 활용이 증가하였다. 이에 따라 Linux 기반의 IoT 기기에 대한 보안 위협이 증가하고 있으며 기존 악성코드를 기반으로 한 변종 악성코드도 꾸준히 등장하고 있다. 본 논문에서는 시각화한 ELF(Executable and Linkable Format) 파일의 바이너리 데이터를 영상처리 기법 중 LBP(Local Binary Pattern)와 Median Filter를 적용하여 CNN(Convolutional Neural Network)모델로 악성코드를 분류하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 원본 이미지의 경우 98.77%의 점수로 가장 높은 정확도와 F1-score를 보였으며 재현율도 98.55%의 가장 높은 점수를 보였다. Median Filter의 경우 99.19%로 가장 높은 정밀도와 0.008%의 가장 낮은 위양성률을 확인하였으며 LBP의 경우 전반적으로 원본과 Median Filter보다 낮은 결과를 보였음을 확인하였다. 원본과 영상처리기법별 분류 결과를 다수결로 분류했을 경우 원본과 Median Filter의 결과보다 정확도, 정밀도, F1-score, 위양성률이 전반적으로 좋아졌음을 확인하였다. 향후 악성코드 패밀리 분류에 활용하거나 다른 영상처리기법을 추가하여 다수결 분류의 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 시스템 구성
4. 시험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
KISA & KrCERT, “2016 Mirai Malware Trends Report”, Technical report, KISA, Republic of Korea, pp. 2-8
B. N. Noh, Embedded Linux based IoT device malware analysis technology research, Technical Report, KISA, Korea, pp.1-7
Hongbi, Kim, Hyunseok, Shin, Junho, Hwang, Taejin, Lee, Malware Variants Detection based on Dhash, Journal of KIISE, Vol. 46, No. 11, pp. 1207-1214, 2019.11 DOI : https://dx.doi.org/10.5626/JOK.2019.46.11.1207
Jun-ho, Hwang, Tae-jin, Lee, “Study of Static Analysis and Ensemble-Based Linux Malware Classification”, Journal of The Korea Institute of Information Security & Cryptology, VOL. 29, NO. 6, pp. 1327-1337, Dec. 2019 DOI : https://dx.doi.org/10.13089/JKIISC.2019.29.6.1327
Seon-hee, Seok, Ho-won, Kim, “Visualized Malware Classification Based-on Convolutional Neural Network”, Journal of The Korea Institute of Information Security & Cryptology, VOL. 26, NO. 1, pp. 197-208, Feb. 2016 DOI : https://dx.doi.org/10.13089/JKIISC.2016.26.1.197
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