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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전동하 (Korea National Defense University) 이수진 (Korea National Defense University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제27권 제11호(통권 제224호)
발행연도
2022.11
수록면
123 - 130 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2023

주성분분석 기반 특성 차원 축소를 통한 경량화된 안드로이드 악성코드 분류 모델
전동하 2023.01 학위논문

2022

PCA 기반 API Call 정보의 차원 축소를 통한 경량화된 안드로이드 악성코드 분류 모델
전동하 ,  이수진 한국컴퓨터정보학회논문지 2022.11 학술저널
주성분 분석을 활용한 안드로이드 악성코드 분류 성능 향상 방안
전동하 ,  이수진 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2022.07 학술대회자료

초록· 키워드

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최근 API Call 정보를 기반으로 안드로이드 악성코드를 탐지 및 분류하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 API Call 기반의 악성코드 분류는 방대한 데이터 양과 높은 차원 특성으로 인해 악성코드 분석과 학습 모델 구축 과정에서 과도한 시간과 자원이 소모된다는 심각한 제한사항을 가진다. 이에 본 연구에서는 방대한 API Call 정보를 포함하고 있는 CICAndMal2020 데이터세트를 대상으로 PCA(Principal Component Analysis, 주성분분석)를 사용하여 차원을 대폭 축소시킨 후 LightGBM, Random Forest, k-Nearest Neighbors 등의 다양한 분류 기법 모델을 적용하여 결과를 분석하였다. 그 결과 PCA가 원본 데이터의 특성을 유지하면서 데이터 특성의 차원은 획기적으로 감소시키고 우수한 악성코드 분류 성능을 달성함을 확인하였다. 이진분류 및 다중분류 모두 데이터 특성을 전체 크기의 1% 수준 이하로 줄이더라도 이전 연구 결과보다 높은 수준의 정확도를 나타내었다.
#API-Call #PCA #Dimensional Reduction #LGBM #RF #KNN #주성분분석 #차원축소

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Previous Works
III. The Proposed Scheme
IV. Experimental Results
V. Conclusion
REFERENCES

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