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Poster Session 1 차세대컴퓨팅 기술 전 분야

API 콜을 이용한 머신러닝 기반 안드로이드 멀웨어 탐지의 지속가능성 분석 연구
A Study on Sustainability of Machine Learning-based Android Malware Detection Using API Calls

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  • 발행기관
    한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
  • 간행물
    한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
  • 통권
    2022 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2022.05)바로가기
  • 페이지
    pp.298-301
  • 저자
    이호준, 조성제, 한상철, 조우상, 정지헌, 황영섭, 이호웅
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A412360

원문정보

초록

한국어
안드로이드 악성 앱(malicious app)들이 계속 증가하고 있고, 새로운 유형들이 출현하고 있어, 머신러닝 기반을 안드로이드 악성 앱을 탐지하고 분류 기법에 대한 연구들이 주목하고 있다. 그러나 안드로이드 플랫폼과 앱 생태계의 진화로 인해 지속적인 악성 앱의 샘플 수집과 빈번한 재학습이 요구된다. 본 논문에서는 연도별 AndroZoo 데이터 셋을 활용한 실험을 통해 학습 데이터 셋과 머신러닝 모델이 지속가능성(sustainability)을 분석한다. API 콜을 특징정보로 사용하여 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기를 적용한 실험 결과, 분류기의 지속가능성이 보장되지 않음과 중요도가 높은 특징정보의 차이가 큼을 보였다.

목차

Abstract (요약)
1. 서론
2. 관련 연구
3. 악성 앱 탐지의 지속가능성
4. 실험 방법 및 결과
4.1 당해 연도 테스트 데이터에 대한 성능 평가
4.2 다양한 테스트 데이터에 대한 정확도
5. 실험 결과 분석
6. 논의 및 결론
Acknowledgement
References

키워드

Android malware malware detection API call sustainability random forest

저자

  • 이호준 [ 단국대학교 소프트웨어학과 ]
  • 조성제 [ 단국대학교 소프트웨어학과 ]
  • 한상철 [ 건국대 컴퓨터 공학과 ]
  • 조우상 [ 단국대학교 소프트웨어학과 ]
  • 정지헌 [ 단국대학교 소프트웨어학과 ]
  • 황영섭 [ 선문대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 이호웅 [ 호서대 컴퓨터공학부 ]

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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