딥러닝을 활용한 악성코드 동적 분류 알고리즘

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한글제목(Korean Title)	딥러닝을 활용한 악성코드 동적 분류 알고리즘
영문제목(English Title)	Deep-Learning using Malware Dynamic Classfication Algorithm
저자(Author)	조영복 우성희 Young-bok Cho Sung-hee Wo
원문수록처(Citation)	VOL 2018 NO. 01 PP. 0051 ~ 0054 (2018. 08)
한글내용 (Korean Abstract)	본 논문에서는 악성코드 빅데이터를 이용해 악성코드를 이미지화하고 크기를 재조정하여 딤러닝 기반의 심층 컨볼루션 인공신경망을 활용해 동적 악성코드 탐지기법을 학습하고 자동으로 악성코드를 분류하였다. 악성코드의 특성을 고려해 바이너리 파일을 이미지화하여 1/10크기로 재조정하고 재종정된 입력을 사용하여 악성코드 동적 분류의 정확도가 91.7%로 자동분류가 가능했다. 딤러닝에서 학습 및 검증 정확도 측정하기 위해 동일 데이터셋으로 반복실행하고 2차원 공간에 시각화하였다. 딥러닝을 통해 악성코드 동적 분류를 수행함으로 보안성에 적극적으로 대응할 수 있다.
영문내용 (English Abstract)
키워드(Keyword)	딥러닝 빅데이터 악성코드 동적분류 MLP방법의 분류기
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