Earticle

초록

영어

Although the internet has gained many conveniences and benefits, it is causing economic and social damage to users due to intelligent malware. Most of the signature-based anti-virus programs are used to detect and defend this, but it is insufficient to prevent malware variants becoming more intelligent. Therefore, we proposes a model that detects and defends the intelligent malware that is pouring out in the paper. The proposed model learns by imaging the characteristics of malware based on deeplearning, and detects newly detected malware variants using the learned model. It was shown that the proposed model detects not only the existing malware but also most of the variants that transform the existing malware.

한국어

인터넷의 발달로 많은 편리와 이익을 얻었지만 반대로 지능화되는 악성코드로 인하여 사용자의 경제적, 사회적 피해를 주고 있다. 이를 탐지하고 방어하기 위해 대부분 시그니처 기반의 탐지나 방어 프로그램을 사용하 지만 지능화된 악성코드의 변종을 막기에는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 쏟아져 나오는 지능화된 악성코드 를 탐지하고 방어할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 악성코드의 특성을 이미지화하여 딥러닝을 이용한 학 습을 통해 만들어지며 새롭게 탐지된 악성코드와 악성코드 변종들은 이미지화를 수행한 다음 만들어진 모델에 적용하여 탐지한다. 제안된 모델을 사용하면 기존에 탐지되었던 악성코드와 더불어 유사한 변종도 대 부분 탐지됨 을 알 수 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
2.1 합성곱 신경망
2.2 악성코드 탐지
3. 딥러닝 기반의 악성코드 탐지 모델
4. 탐지 모델 평가
5. 결론
REFERENCES

키워드

저자

• 황윤철 [ Yoon-Cheol Hwang | 한남대학교 탈메이지 교양교육대학 조교수 ]
• 문형진 [ Hyung-Jin Mun | 성결대학교 정보통신공학과 조교수 ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  융합정보논문지(구 중소기업융합학회논문지) [Journal of Convergence for Information Technology]

• 간기

  월간

• pISSN

  2586-1816

• eISSN

  2586-4440

• 수록기간

  2011~2022

• 십진분류

  KDC 004 DDC 004