데이터 분석을 활용한 랜섬웨어 탐지 시스템 설계

김진욱; 이영재; 윤정훈; 이경률

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: 김진욱 (목포대학교) 이영재 (목포대학교) 윤정훈 (목포대학교) 이경률 (목포대학교)

저널정보: 한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2024년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제32권 1호

발행연도: 2024.1

수록면: 105 - 108 (4page)

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랜섬웨어는 Ransom(몸값)과 Software(소프트웨어)의 합성어로, 데이터를 암호화하여 이를 인질로 금전을 요구하는 악성 프로그램이다. 블랙캣(BlackCat)과 같은 랜섬웨어가 스위스 항공 서비스 기업의 시스템을 마비시키는 공격을 시도하였으며, 이와 같은 랜섬웨어로 인한 피해는 지속적으로 발생하고 있다. 랜섬웨어에 의한 피해 감소 및 방지를 위하여, 다양한 랜섬웨어 탐지방안이 등장하였으며, 최근 행위 기반 침입탐지 시스템에 인공지능 기술을 결합하여 랜섬웨어를 탐지하는 방안이 연구되는 실정이다. 인공지능 기술은 딥러닝 및 하드웨어의 발전으로 데이터를 처리할 수 있는 범위가 넓어지면서, 다양한 분야와 접목하여 랜섬웨어 탐지를 위한 시스템에 적용되고 있지만, 국내는 국외만큼 활발하게 연구되지 않고 연구 개발 단계에 머물러 있다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어에 감염된 파일에서 나타나는 특징 중 하나인 엔트로피를 데이터 분석에 활용함으로써, 랜섬웨어를 탐지하는 시스템을 제안하고 설계하였다.

#랜섬웨어(Ransomware) #데이터 분석(Data analysis) #머신러닝(Machine learning) #시스템 설계(System design)

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이영재

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윤정훈

소속기관 목포대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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소속기관 목포대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 5% 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

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