정보처리학회 논문지 컴퓨터 및 통신시스템
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
블록체인과 딥러닝을 이용한 악성코드 탐지에 관한 연구 |
| 영문제목(English Title) |
A Study on Malicious Code Detection Using Blockchain and Deep Learning |
| 저자(Author) |
이덕규
Deok Gyu Lee
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 10 NO. 02 PP. 0039 ~ 0046 (2021. 02) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 맬웨어에 의한 피해가 증가하고 있다. 기존의 시그니처 기반 안티 바이러스 솔루션은 제로 데이 공격 및 랜섬웨어와 같은 새로운 위협에 취약하다. 그럼에도 많은 기업은 문제점을 인식하고, 다중 엔드 포인트 보안 전략의 일부로 서명 기반 안티 바이러스 솔루션을 유지하고 있다. 본 논문에서는 차세대 안티 바이러스 솔루션으로 블록 체인과 딥 러닝 기술을 이용한 솔루션을 제안한다. 기존 DB 서버를 통해 업데이트되는 바이러스 백신 소프트웨어를 사용하여 탐지 유닛을 보완하고, 다양한 샘플과 형태를 사용하여 딥 러닝 용 DB 대신 블록 체인을 구성하여 신규 악성 코드 및 위조 악성 코드 탐지율을 높이는 방법을 제안한다
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영문내용
(English Abstract) |
Damages by malware have recently been increasing. Conventional signature-based antivirus solutions are helplessly vulnerable to unprecedented new threats such as Zero-day attack and ransomware. Despite that, many enterprises have retained signature-based antivirus solutions as part of the multiple endpoints security strategy. They do recognize the problem. This paper proposes a solution using the blockchain and deep learning technologies as the next-generation antivirus solution. It uses the antivirus software that updates through an existing DB server to supplement the detection unit and organizes the blockchain instead of the DB for deep learning using various samples and forms to increase the detection rate of new malware and falsified malware.
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| 키워드(Keyword) |
악성코드
코드 탐지
블록체인
딥러닝
Malicious Code
Code Detection
Blockcahin
Deep Learning
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