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Oral Session Ⅴ 네트워크 및 시스템
악성코드 탐지를 위한 시스템 측정 메트릭 커버리지의 한계점 분석
Analyze the Limitations of System Measurement Metric Coverage for Malware Detection
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2023 한국차세대컴퓨팅학회 춘계학술대회 (2023.06)바로가기
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- 페이지
- pp.223-226
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A433552
원문정보
초록
- 한국어
- 악성코드는 인터넷에서 공격자가 공격을 수행하기 위한 소프트웨어이다. 최근에는 전통적인 유형의 악성코드 행동 패턴에서 벗어난 악성코드가 등장함에 따라 대응의 어려움을 겪고 있다. 따라서, 새로운 유형의 악성코드 탐지와 분석을 위해 다양한 유형의 악성코드 분석 기법 및 탐지 기법이 요구된다. 본 논문에서는 머신러닝 기반 멀웨어 탐지 연구의 동향과 악성코드 탐지향상을 위한 시스템 측정 메트릭 수집기술의 한계점을 분석한다.
목차
요약
1. 서론
2. 머신러닝 기반 악성코드 탐지 동향
3. 악성코드 탐지 향상을 위한 시스템 측정 메트릭 수집 기술 동향
3.1. 네트워크 측정 메트릭 유형 수집
3.2. 시스템 측정 메트릭 유형 수집
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌
키워드
악성코드 이상행위 탐지 머신러닝 데이터 마이닝저자
간행물 정보
발행기관
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- 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
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- 간행물명
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2021~2025
- 십진분류
- KDC 566 DDC 004
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