Taek Lee, Dohoon Kim, Hyunchoel Jeong, Hoh Peter In
언어
영어(ENG)
URL
https://www.earticle.net/Article/A218110
※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.
원문정보
초록
영어
Malicious-code scanning tools are practically available for identifying suspicious websites. However, such tools only warn users about suspicious sites and do not provide clues as to why the sites were hacked and which vulnerability was responsible for the attack. In addition, the huge number of alarms burdens mangers while executing in-time-response duties. In this paper, a process involving feature modeling and data-mining techniques is proposed to help solve such problems.
목차
Abstract 1. Introduction 2. The Proposed Process for Identifying Vulnerability Features 2.1. Data Collection by Malicious Code Finder (MCFinder) – STEP 1 2.2. Severity Quantification and Class Labeling – STEP 2 2.3. Survey of Exposed Vulnerabilities – STEP 3 2.4. Vulnerability Feature Modeling – STEP 4 2.5. Classifier Model Training and Evaluation – STEP 5-6 2.6. High-Impact Feature Selection – STEP 7 3. Conclusion Acknowledgments References
보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
설립연도
2006
분야
공학>컴퓨터학
소개
1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구
2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표
3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최
4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환
5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정
6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진
7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력
8. 보안공학에 관한 논문지 발간
9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업
간행물
간행물명
International Journal of Security and Its Applications
간기
격월간
pISSN
1738-9976
수록기간
2008~2016
등재여부
SCOPUS
십진분류
KDC 505DDC 605
이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Security and Its Applications Vol.8 No.1