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초록

영어

Mobile malicious code is typically spread by the worm, and although modeling techniques to analyze the dispersion characteristics of the worms have been proposed, only macroscopic analysis was possible while there are limitations in predicting on certain viruses and malicious code. In this paper, prediction methods have been proposed which was based on Markov chain and is able to predict the occurrence of future malicious code by utilizing the past malicious code data. The average value of the malicious code to be applied to the prediction model of Markov chain model was applied by classifying into three categories of the total average, the last year average, and the recent average (6 months), and it was verified that malicious code prediction possibility could be increased by comparing the predicted values obtained through applying, and applying the recent average (6 months).

한국어

모바일 악성코드는 웜에 의한 전파가 대표적이며, 웜의 확산 특징을 분석하기 위한 모델링 기법들이 제시되 었지만 거시적인 분석만 가능하였고 특정 바이러스, 악성코드에 대해 예측하기는 한계점이 있다. 따라서 본 논 문에서는 과거의 악성코드 데이터를 활용하여 미래의 악성코드의 발생을 예측 할 수 있는 마코프 체인을 기반 으로 한 예측 방법을 제시하였다. 마코프 체인 예측 모델링에 적용할 악성코드 평균값은 전체 평균값, 최근 1년 평균값, 최근 평균값(6개월)의 세 가지 범위로 분류하여 적용하였고, 적용하여 얻어진 예측 값을 비교하여 최근 평균 값(6개월)을 적용하는 것이 악성코드 예측 확률을 높일 수 있음을 확인하였다.

목차

요약
 ABSTRACT
 1. 서론
 2. 관련연구
  2.1 모바일 악성코드
  2.2 기존 예측 모델링 기법
  2.3 마코프 체인
 3. 모바일 악성코드 예측 모델링
  3.1 악성코드 예측 모델링
  3.2 악성코드 예측 프로세스
 4. 예측 모델링 적용
  4.1 모바일 악성코드 발생건수
  4.2 상태집합
  4.3 초기확률
  4.4 악성코드 발생 확률
  4.5 악성코드 발생 예측
 5. 결론
 참고문헌

키워드

저자

• 김종민 [ Jong Min Kim | 경기대학교 산업보안학과 ]
• 김민수 [ MinSu Kim | 경기대학교 산업보안학과 ]
• 김귀남 [ Kuinam J. Kim | 경기대학교 융합보안학과 ]

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