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초록

영어

The development of Information and Communication gives a lot of convenience in our lives, but on the other hand, the new cyber threat like viruses, computer intrusions and so on also increases. Especially, malicious codes such as viruses over the internet are distributed in large quantities. Several studies using reverse engineering or virtual machine have been carried out to analyze malicious codes, but studies on the analysis of the implications or the similarities between malicious codes have not been carried out in variety. Therefore, we suggest the analysis of similarity using N-Gram and Vector Space Model in this paper. The results shows that we can distinguish malicious codes from others using this method.

한국어

정보통신의 발달로 인해 우리의 생활은 많은 편리함을 얻었으나 다른 한편으로는 바이러스, 해킹 등 새로운 사이버 공격에 위협받고 있다. 특히 인터넷 보급률이 높아짐에 따라 악성코드가 네트워크를 통해 무차별 확산되고 있으며 이를 분석하기 위한 다양한 방법이 연구되고 있다. 이중 역공학 및 가상머신을 이용한 악성코드 분석기법은 많은 연구가 이루어지고 있지만 악성코드간 연관성이나 유사도에 대한 연 구는 미비한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 N-Gram과 벡터공간 모델(Vector Space Model)을 이용하 여 악성코드간 유사도분석 모델을 제시하였으며 이를 통해 악성코드 유사도를 계산하여 신뢰성 있는 결과를 도출하였다.

목차

요약
 ABSTRACT
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 악성코드
  2.2 악성코드 분류
  2.3 N-Gram 색인법
  2.4 Vector Space Model
 3. 악성코드 유사도 계산 모델
  3.1 악성코드 유사도 계산을 위한 모델
  3.2 Hex 빈도값 계산 및 정렬
  3.3 Hex 값을 이용한 유사도 계산
 4. 악성코드 유사도 적용 결과
  4.1 악성코드 유사도 테스트 결과
 6. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 정순홍 [ Sun Hong Jung | 고려대학교 정보경영공학전문대학원 ]
• 김영진 [ Young Jin Kim | 고려대학교 정보경영공학전문대학원 ]
• 이정현 [ Jung Hyun Le | 고려대학교 정보경영공학전문대학원 ]
• 임종인 [ Jong IN Lim | 고려대학교 정보경영공학전문대학원 ]
• 박원형 [ Won Hyung Park | 경기대학교 정보보호학과 ]

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1598-7329

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 005 DDC 005