KSC 2018
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
v-그램: 기본 블록과 딥러닝 기반의 악성코드 탐지 |
| 영문제목(English Title) |
v-gram: Malware Detection Using Basic Blocks and Deep Learning |
| 저자(Author) |
정성민
김현석
김영재
윤명근
Seongmin Jeong
Hyeonseok Kim
Youngjae Kim
Myungkeun Yoon
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 45 NO. 02 PP. 0947 ~ 0949 (2018. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
악성코드가 급증하여 기계 학습 기반의 자동 탐지 연구가 중요해지고 있다. 악성코드 실행파일로부터 추출되는 opcode 시퀀스는 바이트 기반의 n-그램 처리 기법을 거쳐 기계 학습의 입력 데이터로서 폭넓게 사용되고 있다. 본 논문에서는 처리 속도와 저장 공간 측면에서 기존 n-그램 방식을 크게 향상시키는 기본 블록 단위의 딥러닝 입력 데이터 가공 기법인 v-그램을 새롭게 제안한다. V-그램은 opcode 시퀀스로부터 의미 없는 입력 데이터의 불필요한 생성을 막을 수 있다. 64,000개 이상의 실제 정상 및 악성코드 파일을 수집하여 진행한 실험을 통해서, v-그램이 처리 속도와 저장 공간, 그리고 탐지 정확도 측면에서 모두 기존의 n-그램 기법보다 우수하다는 것을 검증하였다. |
영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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