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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 381 - 390 (10page)
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기계학습 이미지 인식 기술의 발전에 따라 이를 악성코드 검출에 적용하는 방법이 연구되고 있다. 그 대표적인 접근법으로 악성코드 파일을 이미지로 변환하고 이를 CNN과 같은 딥러닝 네트워크에 학습시켜 악성코드 검출과 분류를 수행하는 연구가 진행되어 의미 있는 결과가 발표되고 있다. 본 연구에서는 기계학습을 사용한 악성코드 검출에 효과적인 이미지 생성방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 이미지 생성의 여러 선택 요소에 따른 악성코드 검출의 성능을 실험하고 분석하였으며, 그 결과를 반영하여 명령어 흐름의 특성을 좀 더 명확하게 나타낼 수 있는 선형적 이미지 생성방법을 제시하고 이 방법이 악성코드 검출의 정밀도를 높일 수 있음을 실험을 통하여 보였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 이미지 인식 기반 악성코드 판별 모델
IV. 실험
V. 결론
References
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
Mohammed N. Alenezi, Haneen Alabdulrazzaq, Abdullah A. Alshaher and Mubarak M. Alkharang, "Evolution of Malware Threats and Techniques: A Review," International Journal of Communication Networks and Information Security, Vol. 12, No. 3, pp. 326-337, Dec. 2020
L. Nataraj, S. Karthikeyan, G. Jacob and B.S. Manjunath, “Malware Images: Virualization and Automatic Classification,” VizSec ‘11: Proceedings of the 8th International Symposium on Visualization for Cyber Security, no.4, pp. 1-7, July 2011
Sunoh Choi, Sungwook Jang, Youngsoo Kim and Jonghyun Kim, “Malware detection using malware image and deep learning,” 2017 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC) (pp. 1193-1195), IEEE, Oct. 2017
Bojan Kolosnjaji, Ambra Demontis, Battista Biggio, Davide Maiorca, Giorgio Giacinto, Claudia Eckert and Fabio Roli, “Adversarial malware binaries: Evading deep learning for malware detection in executables,” 2018 26th European signal processing conference (EUSIPCO) (pp. 533-537), IEEE, Sept. 2018
Seonhee Seok and Howon Kim, "Visualized Malware Classification Based on Convolutional Neural Network," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, Vol. 26, No. 1, pp. 197-208, Feb. 2016
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