악성코드의 이미지화 방법이 딥러닝 기반의 악성코드 분류 성능에 미치는 영향 분석

송무준; 이종관

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자료유형: 학술저널

저자정보: 송무준 (연합사단협조단) 이종관 (육군사관학교)

저널정보: 육군사관학교 화랑대연구소 한국군사학논집 한국군사학논집 제77권 제1호

발행연도: 2021.2

수록면: 511 - 530 (20page)

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In this paper, we present the effect of the interpolation method and image size, which are an essential process for pre-processing in deep learning, on the performance of deep learning-based malware classification. The classifier uses a deep learning model to classify malware, and the visualized malware samples are used as train and test datasets. The malware images should be the same size to be used as input data in the deep learning model. Then, the malware size is not the same, so that resizing of images is necessary. When the image is resized, the image features can be distorted depending on the interpolation methods and the target size of the image. We conduct experiments to understand the impact on the deep learning model’s classification performance under various conditions. The results of the experiments can guide for selecting interpolation method and image size for the deep learning-based malware classifier.

#Malware classification #Deep learning #Visualized malware #Interpolation #Image size #악성코드 분류 #딥러닝 #악성코드 이미지화 #보간법 #이미지 크기

참고문헌 (23)

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김태근 / 2014 / 악성코드 변종 탐지를 위한 코드 재사용 분석 기법 / 정보보호학회지 24(1):32~38

김혜정 / 2017 / 악성코드로부터 빅데이터를 보호하기 위한 이미지 기반의 인공지능 딥러닝 기법 / 전자공학회논문지 54(2):76~82

권혜윤 / 2017 / 머신 러닝을 이용한 악성코드의 분류 / 한국정보과학회 학술대회

Seonhee Seok / 2016 / Visualized Malware Classification Based-on Convolutional Neural Network / Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology 26(1):197~208

유정빈 / 2017 / 기계 학습을 활용한 변종 악성코드 식별 연구 동향 분석 / 정보보호학회지 27(3):12~19

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소속기관 육군사관학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학 TOP 5% 공학 > 컴퓨터학 TOP 5%

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