메뉴 건너뛰기

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
(연세대학교) (연세대학교) (연세대학교) (연세대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제28권 제5호
발행연도
수록면
1,161 - 1,167 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?
🏆
연구결과
이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

기하급수적으로 증가하고 있는 변종 악성코드에 대응하기 위해 악성코드 분류 연구가 다양화되고 있다. 최근 연구에서는 기존 악성코드 분석 기술 (정적/동적)의 개별 사용 한계를 파악하고, 각 방식을 혼합한 하이브리드 분석으로 전환하는 추세이다. 나아가, 분류가 어려운 변종 악성코드를 더욱 정확하게 식별하기 위해 기계학습을 적용하기에 이르렀다. 하지만, 각 방식을 모두 활용했을 때 발생하는 정확성, 확장성 트레이드오프 문제는 여전히 해결되지 못했으며, 학계에서 중요한 연구 주제이다. 이에 따라, 본 연구에서는 기존 악성코드 분류 연구들의 문제점을 보완하기 위해 새로운 악성코드 분류 시스템을 연구 및 개발한다.
#Malware #Classification #Machine Learning #ssdeep
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지
정보가 잘못된 경우 알려주세요!

목차

  1. 요약
  2. ABSTRACT
  3. I. 서론
  4. II. 기반 기술 소개
  5. III. 시스템 설계
  6. IV. 실험 설계 및 결과
  7. V. 관련 연구
  8. VI. 결론
  9. References

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기
260319_딥리서치
260319_AI리더
260304_새학기에이전트
260420 이주의질문
260122_AIagent
260304_아그논문롤
260127_아그논문
260127_AI뷰어
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-004-000068549