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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
고광만 (상지대학교)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제16권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
161 - 166 (6page)

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최근 바이너리 코드에 대한 신종•변종 해킹이 증가되고 있으며 소스 프로그램에서 악성코드를 탐지하고 공격에 대한 방어 기술의 한계점이 자주 노출되는 상황이다. 바이너리 코드에 대해 머신러닝, 딥러닝 기술을 활용하여 고도화된 소프트웨어 보안 취약점 탐지 기술과 공격에 대한 방어와 대처 능력이 필요하다. 본 논문에서는 바이너리 코드의 실행 경로를 추적(execution trace)하여 동적 오염 정보를 입력한 후 오염 정보를 따른 특징을 기반으로 멀웨어를 그룹핑하는 멀웨어 클러스터링 방법을 제안한다. 멀웨어 취약점 탐지는 3-계층으로 구성한 Few-shot 학습 모델에 적용하여 각 계층의 CPU, GPU에 대해 F1-score를 산출하였다. 학습 과정에서 97～98%의 성능과 테스트 과정에서 80～81% 정도의 탐지 성능을 얻었다.
#Binary Code Analysis #Few-shot Learning #Deep Learning #Software Security

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구배경 및 관련연구
3. 오염 분석 기반 멀웨어 클러스터링
4. 결론 및 향후 연구
REFERENCES

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