악성코드의 특성 이미지화를 통한 딥러닝 기반의 탐지 모델

황윤철; 문형진

doi:https://doi.org/10.22156/CS4SMB.2021.11.11.137

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자료유형: 학술저널

저자정보: 황윤철 (한남대학교) 문형진 (성결대학교)

저널정보: 중소기업융합학회 융합정보논문지 융합정보논문지 제11권 제11호

발행연도: 2021.11

수록면: 137 - 142 (6page)

DOI: https://doi.org/10.22156/CS4SMB.2021.11.11.137

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인터넷의 발달로 많은 편리와 이익을 얻었지만 반대로 지능화되는 악성코드로 인하여 사용자의 경제적, 사회적 피해를 주고 있다. 이를 탐지하고 방어하기 위해 대부분 시그니처 기반의 탐지나 방어 프로그램을 사용하지만 지능화된 악성코드의 변종을 막기에는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 쏟아져 나오는 지능화된 악성코드를 탐지하고 방어할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 악성코드의 특성을 이미지화하여 딥러닝을 이용한 학습을 통해 만들어지며 새롭게 탐지된 악성코드와 악성코드 변종들은 이미지화를 수행한 다음 만들어진 모델에 적용하여 탐지한다. 제안된 모델을 사용하면 기존에 탐지되었던 악성코드와 더불어 유사한 변종도 대부분 탐지됨을 알 수 있다.

#악성코드 #지능화 #악성코드 변종 #딥러닝 #탐지 모델 #Malware #Intelligence #Malware Variants #Deeplearning #Detection Model

참고문헌 (15)

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McAfee Labs Threats Report

D. Ucci / 2019 / Survey of machine learning techniques for malware analysis / Computers & Security 81:123~147

문형진 / 2016 / 빅데이터를 이용한 APT 공격 시도에 대한 효과적인 대응 방안 / 융합정보논문지 6(1):17~23

C. Chen / 2019 / Applying Convolutional Neural Network for Malware Detection / 2019 IEEE 10th International Conference on Awareness Science and Technology (iCAST) :1~5

L. Nataraj / 2011 / Malware Images: Visualization and Automatic Classification / Proceedings of the 8th International Symposium on Visualization for Cyber Security :1~7

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이 논문의 저자 정보

황윤철

소속기관 한국교통대학교 정보공학과

주요연구분야 사회과학 > 문헌정보학

논문수 5 이용수 39

문형진

소속기관 백석대학교 정보통신학부

주요연구분야 사회과학 > 문헌정보학

논문수 12 이용수 188

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