Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
AutoEncoder 기반 역난독화 사전학습 및 전이학습을 통한 악성코드 탐지 방법론 |
| 영문제목(English Title) |
Malware detection methodology through on pre-training and transfer learning for AutoEncoder based deobfuscation |
| 저자(Author) |
장재석
구본재
엄성준
한지형
Jae-Seok Jang
Bon-Jae Ku
Sung-Jun Eom
Ji-Hyeong Han
|
| 원문수록처(Citation) |
VOL 29 NO. 02 PP. 0905 ~ 0907 (2022. 11) |
한글내용
(Korean Abstract) |
악성코드를 분석하는 기존 기법인 정적분석은 빠르고 효율적으로 악성코드를 탐지할 수 있지만 난독화된 파일에 취약한 반면,, 동적분석은 난독화된 파일에 적합하지만 느리고 비용이 많이 든다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 두 분석 기법의 단점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 활용한 난독화에 강한 정적분석 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 원본 코드 및 난독화된 파일을 grayscale 이미지로 변환하여 데이터셋을 구축하고 AutoEncoder 를 사전학습시켜 encoder 가 원본 파일과 난독화된 파일로부터 원본 파일의 특징을 추출할 수 있도록 한 이후, encoder 의 output 을 fully connected layer 의 입력으로 넣고 전이학습시켜 악성코드를 탐지하도록 하였다. 본 연구에서는 제안한 방법론은 난독화된 파일에서 악성코드를 탐지하는 성능을 F1 score 기준 14.17% 포인트 향상시켰고, 난독화된 파일과 원본 파일을 전체를 합친 데이터셋에서도 악성코드 탐지 성능을 F1 score 기준 7.22% 포인트 향상시켰다. |
영문내용
(English Abstract) |
|
| 키워드(Keyword) |
악성코드
정적분석
역난독화
AutoEncoder
사전학습
전이학습
grayscale
|
| 파일첨부 |
PDF 다운로드
|
