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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 1 - 8 (8page)
- DOI
- 10.14801/jkiit.2024.22.2.1
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머신러닝 혹은 딥러닝 모델을 학습시켜 악성코드 탐지에 활용하기 위해서는 모델 학습 이전에 데이터 전처리가 반드시 필요하다. 그리고 새로운 악성코드가 나타나면 전처리 과정을 업데이트하고 다시 모델에 적용해야 한다. 이러한 비효율성을 해결하기 위해 본 논문에서는 자연어처리 기반의 악성코드 탐지모델을 제안하였다. CIC-MalMem-2022 데이터세트가 가지는 55개의 속성을 공백으로 구분된 하나의 문장으로 병합한 후, 대표적인 Transformer 모델인 BERT, DistilBERT 및 BART에 학습시키고 분류성능을 분석하였다. 그 결과 이진 분류에서는 기존 연구들과 유사한 탐지성능을 보였고, 다중 분류에서도 84.69%, 85.10%, 84.44%의 정확도를 달성하여 전처리 과정을 간소화하고도 탁월한 성능을 발휘할 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 연구
Ⅳ. 결론 및 향후 과제
References
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