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초록

영어

Recently, ransomware damage has been increasing rapidly around the world, including Irish health authorities and U.S. oil pipelines, and is causing damage to all sectors of society. In particular, research using machine learning as well as existing detection methods is increasing for ransomware detection and response. However, traditional machine learning has a problem in that it is difficult to extract accurate predictions because the model tends to predict in the direction where there is a lot of data. Accordingly, in an imbalance class consisting of a large number of non-Ransomware (normal code or malware) and a small number of Ransomware, a technique for resolving the imbalance and improving ransomware detection performance is proposed. In this experiment, we use two scenarios (Binary, Multi Classification) to confirm that the sampling technique improves the detection performance of a small number of classes while maintaining the detection performance of a large number of classes. In particular, the proposed mixed sampling technique (SMOTE+ENN) resulted in a performance(G-mean, F1-score) improvement of more than 10%.

한국어

최근 아일랜드 보건당국, 美송유관 등 全세계적으로 랜섬웨어 피해가 급증하고 있으며, 사회 모든 분야에 피 해를 입히고 있다. 특히, 랜섬웨어 탐지 및 대응에 기존의 탐지방법뿐 아니라 머신러닝 등을 이용한 연구가 늘어 나고 있다. 하지만, 전통적인 머신러닝은 모델이 데이터가 많은 쪽으로 예측하는 경향이 강해 정확한 예측값을 추 출하기 어려운 문제점이 있다. 이에 다수(Majority)의 Non-Ransomware(정상코드 또는 멀웨어)와 소수의(Minorit y) Ransomware로 구성된 불균형(Imbalance) 클래스에서 샘플링 기법을 통해 불균형을 해소하고 랜섬웨어탐지 성능을 향상시키는 기법을 제안하였다. 본 실험에서는 두가지 시나리오(Binary, Multi Classification)을 사용하여 샘플링 기법이 다수 클래스의 탐지 성능을 유지하면서 소수 클래스의 탐지 성능을 개선함을 확인하였다. 특히, 제 안된 혼합샘플링 기법(SMOTE+ENN)이 10% 이상의 성능(G-mean, F1-score) 향상을 도출했다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 관련 연구
2.1 랜섬웨어 동작방식
2.2 랜섬웨어탐지에 대한 관련 연구
2.3 머신러닝을 사용한 랜섬웨어탐지에 대한 관련 연구
3. 혼합샘플링을 사용한 랜섬웨어탐지
3.1 탐지 성능 향상을 위한 샘플링 기법
3.2 제안된 접근방법
4. 실험 및 평가
4.1 데이터셋
4.2 평가 방법
4.3 실험 결과
5. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 김수철 [ Kim Soo Chul | 숭실대학교/IT정책경영학과 박사과정 ] 주저자
• 이형동 [ Lee Hyung Dong | 숭실대학교/IT정책경영학과 박사과정 ] 공동저자
• 변경근 [ Byun Kyung Keun | 숭실대학교/IT정책경영학과 박사과정 ] 공동저자
• 신용태 [ Shin Yong Tae | 숭실대학교/IT정책경영학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]

• 간기

  연5회

• pISSN

  1598-7329

• 수록기간

  2001~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 005 DDC 005