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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제19권 제2호
- 발행연도
- 2013.2
- 수록면
- 95 - 99 (5page)
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스마트폰 사용자가 증가함에 따라 스마트폰 사용자를 노리는 악성코드 또한 증가하고 있다. 국내의 다양한 스마트폰 운영체제 중, 특히 안드로이드의 경우 오픈소스 정책 및 다양한 기기의 보급을 통해 사용자가 증가하고 있다. 이에 따라 안드로이드 사용자를 노리는 악성코드 또한 증가하는 추세이다. 현재 대부분의 안드로이드용 악성코드 탐지 프로그램이 사용하는 방법의 경우, 위변조 혹은 새로운 악성코드에 대응이 어렵다는 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 행위기반 탐지 기계학습 기법 적용을 통한 악성코드 탐지 방법을 제시하고자 한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 안드로이드 악성코드 분석 및 탐지
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
Enck W / 2009 / Understanding Android Security / IEEE
S. Min / Android Linux Vulnerability Analysis / KIISC Conferece region Chung-Cheong
E. Chin / 2011 / Analyzing Inter-Application Communication in Android / MobiSys 2011
Adam P. Fuchs / 2011 / SCanDroid:Automated Security Certification of Android Applications
Asaf Shabtai / 2012 / Andromaly:a behavioral malware detection framework for android devices / Journal of Intelligent Information Systems 38(1)
S. Min / Android Linux Vulnerability Analysis / KIISC Conferece region Chung-Cheong
E. Chin / 2011 / Analyzing Inter-Application Communication in Android / MobiSys 2011
Adam P. Fuchs / 2011 / SCanDroid:Automated Security Certification of Android Applications
Asaf Shabtai / 2012 / Andromaly:a behavioral malware detection framework for android devices / Journal of Intelligent Information Systems 38(1)
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