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| 한글제목(Korean Title) |
N-gram과 위협 행위 기반의 Windows 악성코드 패밀리 주요 유형 패턴 분석 |
| 영문제목(English Title) |
Pattern Analysis of Windows malware family based on threat behavior and N-gram pattern |
| 저자(Author) |
손기수
최석환
황선진
황보규민
최윤호
Ki-Soo Son
Seok-Hwan Choi
Seon-Jin Hwang
Gyu-Min Hwangbo
Yoon-Ho Choi
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 02 PP. 0857 ~ 0859 (2021. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
악성코드란 사용자에게 해를 끼치고 자신의 이득을 취하기 위해 악의적으로 만들어진 코드들의 통칭이다. IT 기술이 발달함에 따라, 악성코드 또한 다양한 변종들이 발생하였으며 사용자의 정보를 유출 시키거나 컴퓨터, 네트워크, 시스템 등에 해를 끼치고 있다. 다양한 악성코드 패밀리 들은 기존 목적을 반영하는 전형적인 행동 패턴들이 존재하며 이를 탐지를 위해 시그니처, 휴리스틱 기반의 탐지 기법들이 사용되고 있다. 하지만, 기존의 정의된 규칙을 기반으로 악성코드를 탐지하는 정적 기법들은 다양한 변종 악성코드의 탐지에 한계가 존재하며, 이를 보완하기 위해 최근에는 신규 악성코드를 탐지하기 위해 인공지능 모델 기반의 탐지기술을 적용하는 시도가 늘어나고 있는 추세이다. 인공지능 기반의 악성코드 탐지를 위해서는 악성코드에 대한 유효한 특징 및 패턴을 추출하여 인공지능 모델의 입력으로 사용하여야 하며, 추출된 패턴은 탐지 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 인공지능 기반의 악성코드 탐지에 유용한 패턴을 제공하기 위해, 악성코드들의 특징으로 사용될 수 있는 유효한 N-gram 패턴을 추출하였으며, 악성코드 분석 문서들을 기반으로 위협 행위를 정리하였다. 본 논문의 악성코드 패턴 분석을 기반으로 다양한 인공지능 모델의 성능 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대하며, 인공지능 기반의 악성코드 탐지 활용에 기여할 수 있을 것으로 기대한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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