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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.9
- 수록면
- 451 - 461 (11page)
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다양한 스마트 기기의 보급으로 인하여 악성코드로 인한 피해를 더욱 심각해지면서 머신러닝 기술을 활용한 악성코드 탐지 기술이 주목 받고 있다. 그러나 코드의 단편적인 특성만을 기반으로 머시러닝의 학습 데이터를 구성할 경우, 이를 회피하는 변종 및 신종 악성코드는 여전히 제작하기 쉽다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방법으로 악성코드의 함수호출 관계를 학습 데이터로 사용하는 연구가 주목받고 있다. 특히, GNN을 활용하여 그래프의 유사도를 측정함으로써 보다 향상된 악성코드 탐지가 가능할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 GNN을 악성코드 탐지에 활용하기 위해 바이너리 코드로부터 함수 호출 그래프를 생성하는 효율적인 방안을 제안한다.
목차
Abstract
요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 함수 호출 그래프(FCG)
Ⅲ. FCG 분석
Ⅳ. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Korea Internet & Security Agency / Malware hidden site detection trend report in the second half of 2020
M. Singh / 2017 / Security analysis of intelligent vehicles: Challenges and scope / 2017International SoC Design Conference (ISOCC), :5~8
E. Amer / 2020 / A dynamic Windows malware detection and prediction method based on contextual understanding of API call sequence / Computers & Security
A. Ahmed / 2013 / Improving the Detection of Malware Behaviour Using Simplified Data Dependent API Call Graph / International Journal of Security and Its Applications 7(5):29~24
Lee, Taejin / 2018 / Trends in intelligent malware analysis technology using machine learning / Korea Institute of Information Security and Cryptology 28(2):12~19
M. Singh / 2017 / Security analysis of intelligent vehicles: Challenges and scope / 2017International SoC Design Conference (ISOCC), :5~8
E. Amer / 2020 / A dynamic Windows malware detection and prediction method based on contextual understanding of API call sequence / Computers & Security
A. Ahmed / 2013 / Improving the Detection of Malware Behaviour Using Simplified Data Dependent API Call Graph / International Journal of Security and Its Applications 7(5):29~24
Lee, Taejin / 2018 / Trends in intelligent malware analysis technology using machine learning / Korea Institute of Information Security and Cryptology 28(2):12~19
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