2018년도 인터넷정보학회 춘계학술발표대회
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
인공지능과 컴퓨터 비전을 활용한 악성코드 탐지 |
| 영문제목(English Title) |
Detection of malicious code using artificial intelligence and computer vision |
| 저자(Author) |
김형겸
정지웅
이수철
Hyeonggyeom Kim
Jiwoong Jeong
Suchul Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 19 NO. 01 PP. 0323 ~ 0324 (2018. 04) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 랜섬웨어 등의 악성코드에 의한 피해가 증가함에 따라, 멀웨어 탐지가 중요해지고 있다. 하지만 악성코드는 탐지를 피하고자 코드 난독화와 기존 악성코드들을 섞는 방법을 통해 점점 복잡해지고, 변종이 빠르게 증가하고 있다. 본고에서는 이러한 코드 난독화 등 탐지를 회피하기 위해 점차 지능적으로 변모하고 있는 악성코드들을 탐지하기 위한 인공지능 기술 기반 기법을 제안한다. 이를 위해 악성코드 바이너리 파일들을 이미지화한다. 이미지화한 악성코드 바이너리는 악성코드 계열(family)마다 특징들을 그래픽의 형태로 담고 있다. 이를 CNN(Convolutional Neural Network) 알고리즘을 활용하여 학습한다. 본고에서는 학습된 CNN 모델을 활용하여 악성코드 분류의 성능을 측정하고 제안하는 방법의 실현 가능성을 살펴본다.
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영문내용
(English Abstract) |
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| 키워드(Keyword) |
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