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논문 기본 정보

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저자정보
이예슬 (엘에스웨어(주)) 최현재 (엘에스웨어(주)) 신동명 (엘에스웨어) 이정재 (숭실사이버대학교)
저널정보
한국소프트웨어감정평가학회 한국소프트웨어감정평가학회논문지 한국소프트웨어감정평가학회 논문지 제15권 제2호
발행연도
2019.1
수록면
43 - 50 (8page)

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IT 기술의 발달에 따라, 컴퓨터 관련 범죄가 빠르게 급증하고 있으며 특히 최근에는 국내외에서 랜섬웨어감염에 대한 피해가 급격하게 늘어나고 있다. 기존의 보안 솔루션으로는 랜섬웨어 감염을 방지하기에는 역부족이며 나날이 발전하는 악성코드 및 랜섬웨어와 같은 위협을 방지하기 위해서는 딥러닝 기술을 결합하여 비정상 행위 및 이상 징후를 탐지하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 CNN-LSTM 모델 및 다양한 딥러닝 모델을 사용하여 사용자 비정상 행위를 탐지하는 기법을 제안했으며, 그중 제안하는 모델인 CNN-LSTM 모델의 경우 액 99%의 정확도로 사용자 비정상 행위를 탐지해내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 활용하여사용자 비정상 행위의 랜섬웨어 특징점을 파악하여 랜섬웨어를 방지하는 시스템을 마련하는 데 도움을 줄 수있을 것으로 기대한다.
#비정상 행위 탐지 #이상 징후 탐지 #랜섬웨어 #딥러닝 #성능 비교 #CNN-LSTM

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Byline Network / 인터넷나야나, ‘APT 공격’으로 랜섬웨어 감염…보안관리 허술 google schola Nour Moustafa / 2015 / Creating novel features to anomaly network detection using darpa-2009 data set / Proceedings of the 14th European Conference on Cyber Warfare and Security :204 google schola The ground truth of darpa-2009 dataset google schola SONG, Jungsuk / 2011 / Statistical analysis of honeypot data and building of Kyoto 2006+ dataset for NIDS evaluation / Proceedings of the First Workshop on Building Analysis Datasets and Gathering Experience Returns for Security :29~36 google schola Danijela Protić / 2018 / Review of KDD Cup '99, NSL-KDD and Kyoto 2006+ datasets / Vojnotehnicki glasnik 66(3):580~596 Crossref

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