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| 한글제목(Korean Title) |
악성코드 분류를 위한 어텐션기반의 크로스모달 Convolutional Neural Network |
| 영문제목(English Title) |
Attention-based Crossmodal Convolutional Neural Network for Malware Classification |
| 저자(Author) |
김정우
조은선
백준영
JeongWoo Kim
Eun-Sun Cho
Joon-Young Paik
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0880 ~ 0882 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
악성코드는 사이버보안을 위협하는 큰 위험 중 하나이다. 악성코드에 대처하기 위해서는 서로 다른 유형의 악성코드들의 행위를 파악하고 조기에 탐지할 수 있어야 한다. 이를 위해 다양한 악성코드 패밀리를 분류하는 연구들이 진행되고 있다. 디스어셈블된 악성코드로부터 추출된 특징들을 이용한 연구가 각광받고 있으나, 디스어셈블 과정은 많은 비용이 든다는 단점이 존재한다. 최근 연구들은 이러한 단점을 개선시킨 이미지 혹은 엔트로피정보를 기반으로 악성코드 패밀리를 디스어셈블하지 않고 효율적으로 분류한다. 본 연구에서는 악성코드 패밀리를 분류하기 위한 이미지와 엔트로피 기반의 크로스모달 Convolutional Neural Network을 제안한다. 제안하는 모델은 이미지와 엔트로피 정보를 어텐션 메커니즘을 통해 효과적으로 결합하여 높은 정확도로 악성코드 패밀리를 분류한다.
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영문내용
(English Abstract) |
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