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Session II : AI
Toward Adeversary-Robust Malware Detection
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- 발행기관
- 한국차세대컴퓨팅학회 바로가기
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- 간행물
- 한국차세대컴퓨팅학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- The 7th International Conference on Next Generation Computing 2021 (2021.11)바로가기
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- 페이지
- pp.69-71
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- 저자
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- 언어
- 영어(ENG)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A448011
원문정보
초록
- 영어
- AI technologies are being applied in many areas as well as in modern malware detection technologies. However, adversarial attacks to such AI-applied malware detection technologies become one of major problems as it is in computer vision with AI. There has been a lot of effort on developing adversary-robust malware detection technologies, but it remains immature yet. In this paper, we review the state-of-theart in AI-applied malware detection technologies to identify limitations and shortcomings. We also present some directions for future research enhancing robustness against adversarial attacks.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. BACKGROUND
A. AI-applied Malware Detection
B. Adversarial Attacks
III. TOWARD ADVERSARY-ROBUST MALWARE DETECTION
A. Adversarial Training
B. Adversarial Detection
IV. SHORTCOMINGS AND RESEARCH DIRECTIONS
V. CONCLUSION
REFERENCES
키워드
malware detection AI adversary robust저자
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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