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Poster Session 1 차세대컴퓨팅 기술 전 분야

퍼미션과 기계학습을 이용한 안드로이드 악성 앱 탐지의 지속 가능성(sustainability) 분석
Sustainability analysis of Android malicious app detection using permission and machine learning

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
  • 페이지
    pp.293-297
  • 저자
    조우상, 이호준, 박경록, 조성제, 한상철
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A412359

원문정보

초록

한국어
안드로이드 퍼미션(permission)을 특징정보로 하여 기계학습을 이용한 안드로이드 악성 앱 탐지가 뛰어난 성과를 보이고 있는 가운데, 그 성능의 지속 가능성(sustainability)에 대한 평가의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 연도별 데이터를 기반으로 각각의 연도별로 기계학습 모델을 만들어 지속 가능성을 평가하는 실험을 진행한다. 각 연도별 데이터를 train set으로 사용하여 Random Forest 분류기를 학습시키고 다른 연도의 데이터를 test set으로 사용하여 탐지 정확도(accuracy)를 측정했다. 실험 결과, 테스트 셋(test set)의 연도에 따른 탐지 정확도의 편차가 최대 26.9%에 이르렀다.

목차

요약
1. 서론
2. 실험 방법
2.1. 사용 데이터셋
2.2. 실험 설계
3. 실험결과
3.1. 정확도 분석
3.2. clf year의 feature importance 분석
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌

키워드

기계학습 지속 가능성 안드로이드 악성 앱 탐지 퍼미션

저자

  • 조우상 [ 단국대학교 소프트웨어학과 ]
  • 이호준 [ 단국대학교 소프트웨어학과 ]
  • 박경록 [ 단국대학교 소프트웨어학과 ]
  • 조성제 [ 단국대학교 소프트웨어학과 ] 교신저자
  • 한상철 [ 건국대 컴퓨터공학과 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국차세대컴퓨팅학회 [Korean Institute of Next Generation Computing]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    본 학회는 차세대 PC 및 그 관련분야의 학술활동을 통하여 차세대 PC의 학문 및 기술발전을 도모하고 산업발전 및 국제협력 증진을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    2021~2025
  • 십진분류
    KDC 566 DDC 004

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