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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이준학 (중앙대학교) 이다경 (중앙대학교) 금지현 (중앙대학교) 한선진 (중앙대학교)
저널정보
한국산업보안연구학회 한국산업보안연구 한국산업보안연구 제14권
발행연도
2024.1
수록면
181 - 201 (21page)

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최근 은행, 공공기관 등에서 사용되는 고전적인 소프트웨어에서 PC 해킹 및 악성코드 유포가이루어지는 등 보안위협이 제기되고 있다. C 스타일로 제작되어 프로그램에 자체적으로 내장된취약점의 특성상 이로 인한 해킹의 연쇄효과는 막대하며 특정 서비스 이용을 위해 반드시 설치해야하는 프로그램인 경우 그 파급효과가 매우 크다는 점에서 개인정보 유출과 금융 보안에 매우 중요한 영향을 미친다. 이에 본 논문에서는 이러한 프로그램 자체에 내장되어있는 보안 취약점으로 인한 시스템 해킹 공격기법들의 특성과 feature를 도출하여 AI의 학습에 활용될 수 있는기반기술을 제안하고자한다. 이에 더 나아가 취약점에 따른 공격(Exploitation) 템플릿들을 자동생성 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
#소프트웨어 보안 #보안 취약점 점검 #AI #분류 알고리즘 #데이터 레이블링 #Software security #Security vulnerability detection #AI #Classification algorithm #Data labeling

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