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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정태영 (영남대학교) 이성원 (영남대학교) 윤종희 (영남대학교) 조두산 (순천대학교)
저널정보
아태인문사회융합기술교류학회 아시아태평양융합연구교류논문지 아시아태평양융합연구교류논문지 제7권 제2호
발행연도
2021.1
수록면
77 - 86 (10page)

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Nowadays, numerous new malwares are produced and distributed every day. Modified or new types of malware, which are different from existing malware, have been identified. It is very inefficient for analysts to manually analyze those types of malware one by one from the beginning. This paper presents a method to utilize API and DLL call frequency to detect and classify malware families efficiently. Those APIs and DLLs that are related to malware are selected, the calling patterns that appear in the process of actually analyzing the APIs and DLLs are quantified, and the results are used as a malware classification filter. An automatic analysis system is constructed to increase the efficiency of analysis of a large number of pieces of malware. Then, the features of each malware family are extracted using the results of analysis for malware classification. Data mining and open source tools are used to enhance the efficiency and accuracy of analysis. Based on the result of analyzing actual malware, it was found that it is sufficiently effective to detect and classify malicious codes through feature selection using APIs and DLLs. This paper proposes a new criterion for detecting and classifying malicious codes, and can be applied to or referred to other malicious code research in the future to improve the accuracy and efficiency of analysis.
#Malware Analysis #Automatic Analysis System #Malware Family Classification #Malware Detection

목차

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참고문헌 (11)

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Lokesh Veeramacheneni / 2015 / Information Security Risk Analysis Methids : AHP and Fuzzy Comprehensive Method / 아시아태평양융합연구교류논문지 1(2):19~24 Crossref Hyun Chul Jung / 2020 / Prioritizing Cloud Service Threats for Succession to Information Security Management System / International Journal of Digital Contents and Applications for Smart Devices 7(1):1~8 google schola Manish Kumar Ahirwar / 2015 / Graph Theory & Support Vector Machine based Mathematical Method for Malware Detection: A Ubiquitous Computing Based Approach / International Journal of Digital Contents and Applications for Smart Devices 2(2):9~22 google schola N.Thirupathi Rao / 2020 / Protocol, Security Issues and Challenges in Mobile Ad Hoc Networks: An Extensive Review / International Journal of Reliable Information and Assurance 8(1):27~36 google schola https://cuckoosandbox.org google schola

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