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한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제17권 제3호
발행연도
2012.3
수록면
77 - 83 (7page)

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웹 페이지에서 다양한 서비스를 제공하면서 악성코드가 웹 페이지를 통해 배포되는 것도 늘어났다. 악성코드는 개인정보 유출, 시스템의 성능저하, 시스템의 좀비 피씨화 등의 피해를 입힌다. 이런 피해를 막으려면 악성코드가 있는 웹 페이지의 접근을 막아야 한다. 그런데 웹 페이지에 있는 악성코드는 난독화나 변형기법으로 위장하고 있어 기존 안티바이러스 소프트웨어가 사용하는 시그니처 방식의 접근법으로 찾아내기 어렵다. 이를 해결하기 위하여, 웹 페이지를 분석하여 악성 웹 페이지와 양성 웹 페이지를 구별하기 위한 특징을 추출하고, 기계 학습법으로 널리 사용되는 SVM을 통하여 악성 웹 페이지를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법이 우수함을 실험을 통하여 보인다. 제안한 방법으로 악성 웹 페이지를 정확히 분류하면 웹 페이지를 통한악성코드의 배포를 막는데 이바지할 것이다.
#악성 웹 페이지 #악성 코드 #난독화 #기계학습 #Malicious web page #SVM #malware #obfuscation #machine learning

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1. [학술지(정기간행물)] - L. C. Tae / 2010 / Study of the Technique Trend and Analysis Method of Recent Malaware / Communications of the KIISE 28 (11) : 117 ~ 125 google schola 2. [학술지(정기간행물)] - Y. -T. Hou / 2010 / Malicious web content detection by machine learning / Expert Systems with Applications 378 : 55 ~ 60 google schola 3. [단행본] - IBM X-Force Team / 2011 / IBM X-Force 2010 Trend and Risk Report / IBM Published google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 최병하 / 2009 / HTTP Outbound Traffic을 이용한 개선된 악성코드 탐지 기법 / 한국컴퓨터정보학회논문지 14 (9) : 47 ~ 54 dbpia 5. [학술지(정기간행물)] - Hee-Hwan Park / 2006 / A Study on Treatment Way of a Malicious Code to injected in Windows System File / Journal of the KSCI 14 (2) : 255 ~ 262 dbpia

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