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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Hyo-young Lim (Ministry of National Defense) Wan-ju Kim (Ajou University) Hong-jun Noh (LIG넥스원) Jae-sung Lim (Ajou University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제42권 제1호
발행연도
2017.1
수록면
193 - 204 (12page)

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인터넷 시스템의 보안은 백신을 최신으로 업데이트하고, 신종 악성코드를 탐지해 내는 능력에 달려있다. 하지만, 급변하는 인터넷 환경과 더불어, 악성코드는 끊임없이 변종을 만들어내고 더욱 지능적으로 진화하고 있어 현재 운용중인 시그니쳐 기반 탐지체계로 탐지되지 않는다. 따라서, 본 연구에서는 악성코드의 네트워크 행위 패턴을 추출하여 DNA 서열 유사도를 비교하여 활용하는 유사 시퀀스 정렬 알고리즘을 적용하여 악성코드를 분류하는 기법을 제안한다. 제안한 기법을 실제 네트워크에서 수집된 악성코드 샘플 766개에 적용하여 유사도를 비교한 결과 40.4%의 정확도를 얻었다. 이는 코드나 다른 특성을 배제하고 악성코드의 네트워크 행위만으로 분류했다는 점을 미루어 볼 때 앞으로 더 발전 가능성이 있을 것으로 기대된다. 또한 이를 통해 공격그룹을 예측하거나 추가적인 공격을 예방할 수 있다.
#Malware Classification #Sequence Alignment #Clustering #Traffic Flow #Cyber Warfare

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Malware Classification
Ⅲ. Malware Classification Based on Network Pattern Using Sequence Alignment
Ⅳ. Experiments and Results
Ⅴ. Conclusion
References

참고문헌 (24)

참고문헌 신청
McAfee, Mcafee labs threats report, Nov. 2014. K. Rieck, et al., “Learning and classification of malware behavior,” DIMVA '08, pp. 108-125, Paris, France, Jul. 2008. M. Bailey, et al., “Automated classification and analysis of internet malware,” Recent advances in Intrusion Detection, vol. 4637, pp. 178-197, 2007. S. Cesare and Y. Xiang, “Malware variant detection using similarity search over sets of control flow graphs,” IEEE TrustCom, pp. 181-189, 2011. J. Kinable and O. Kostakis, “Malware classification based on call graph clustering,” J. Comput. Virol., vol. 7, no. 4, pp. 233-245, 2011.

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