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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 501 - 511 (11page)
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2021년에는 코로나의 여파로 랜섬웨어를 활용한 공격이 유행했으며 그 수는 매년 급증하고 있다. 그 중 파워쉘은 랜섬웨어에 주요 기술로 사용되고 있어 파워쉘 기반 악성코드 탐지 기법의 필요성은 증가하고 있으나 기존의 탐지기법은 난독화가 적용된 스크립트를 탐지하지 못하거나 역난독화에 시간이 오래 소요되는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 간단하고 빠른 역난독화 처리과정, Word2Vec과 CNN(Convolutional Neural Network)으로 구성되어 스크립트의 의미를 학습하고 특징을 추출해 악성 여부를 판단할 수 있는 딥러닝 기반의 분류 모델을 제안한다. 2021 사이버보안 AI/빅데이터 활용 경진대회의 AI 기반 파워쉘 악성 스크립트 탐지 트랙에서 제공된 1400개의 악성코드와 8600개의 정상 스크립트를 이용하여 제안한 모델을 테스트한 결과 기존보다 5.04배 빠른 역난독화 실행시간, 100%의 역난독화 성공률, 0.01의 FPR(False Positve Rate), 0.965의 TPR(True Positive Rate)로 악성코드를 빠르고 효과적으로 탐지함을 보인다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안 방법
IV. 실험 및 평가
V. 결론
References
참고문헌 (23)
참고문헌 신청
Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton, “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks,” Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1106-1114, Dec. 2012
Peter W. Battaglia, Jessica B. Hamrick, Victor Bapst, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Vinicius Zambaldi, Mateusz Malinowski, Andrea Tacchetti, David Raposo, Adam Santoro, Ryan Faulkner, Caglar Gulcehre, Francis Song, Andrew Ballard, Justin Gilmer, George Dahl, Ashish Vaswani, Kelsey Allen, Charles Nash, Victoria Langston, Chris Dyer, Nicolas Heess, Daan Wierstra, Pushmeet Kohli, Matt Botvinick, Oriol Vinyals, and Yujia Li, Razvan Pascanu, “Relational inductive biases, deep learning, and graph networks,” arXiv preprint arXiv:1806.01261v3, Oct. 2018
Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean, “Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space,” arXiv preprint arXiv:1301.3781v3, Sep. 2013
D. Hendler, S. Kels, and A. Rubin, “Detecting malicious powershell commands using deep neural networks,” Proceedings of the 2018 on Asia Conference on Computer and Communications Security, pp. 187-197, Jun. 2018
G. Rusak, A. Al-Dujaili, and U.M. O’Reilly, “AST-Based Deep Learning for Detecting Malicious PowerShell,” Proceedings of the 2018 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, pp. 2276-2278, Oct. 2018
Peter W. Battaglia, Jessica B. Hamrick, Victor Bapst, Alvaro Sanchez-Gonzalez, Vinicius Zambaldi, Mateusz Malinowski, Andrea Tacchetti, David Raposo, Adam Santoro, Ryan Faulkner, Caglar Gulcehre, Francis Song, Andrew Ballard, Justin Gilmer, George Dahl, Ashish Vaswani, Kelsey Allen, Charles Nash, Victoria Langston, Chris Dyer, Nicolas Heess, Daan Wierstra, Pushmeet Kohli, Matt Botvinick, Oriol Vinyals, and Yujia Li, Razvan Pascanu, “Relational inductive biases, deep learning, and graph networks,” arXiv preprint arXiv:1806.01261v3, Oct. 2018
Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean, “Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space,” arXiv preprint arXiv:1301.3781v3, Sep. 2013
D. Hendler, S. Kels, and A. Rubin, “Detecting malicious powershell commands using deep neural networks,” Proceedings of the 2018 on Asia Conference on Computer and Communications Security, pp. 187-197, Jun. 2018
G. Rusak, A. Al-Dujaili, and U.M. O’Reilly, “AST-Based Deep Learning for Detecting Malicious PowerShell,” Proceedings of the 2018 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, pp. 2276-2278, Oct. 2018
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