연관규칙 마이닝과 나이브베이즈 분류를 이용한 악성코드 탐지

주영지; 김병식; 신주현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 주영지 (조선대학교) 김병식 (조선대학교) 신주현 (조선대학교)

저널정보: 한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제20권 제11호

발행연도: 2017.11

수록면: 1,759 - 1,767 (9page)

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Although Open API has been invigorated by advancements in the software industry, diverse types of malicious code have also increased. Thus, many studies have been carried out to discriminate the behaviors of malicious code based on API data, and to determine whether malicious code is included in a specific executable file. Existing methods detect malicious code by analyzing signature data, which requires a long time to detect mutated malicious code and has a high false detection rate. Accordingly, in this paper, we propose a method that analyzes and detects malicious code using association rule mining and an Naive Bayes classification. The proposed method reduces the false detection rate by mining the rules of malicious and normal code APIs in the PE file and grouping patterns using the DHP(Direct Hashing and Pruning) algorithm, and classifies malicious and normal files using the Naive Bayes.

#Association Rule Mining #DHP Algorithm #Naive Bayes #Detection of Malicious Code

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[학술지(정기간행물)] - 김효남 / 2013 / 유한 오토마타를 이용한 악성코드 실시간 분석 시스템에 관한 연구 / 한국컴퓨터정보학회논문지 18 (5) : 69 ~ 76

[학술지(정기간행물)] - S. Jo / 2008 / Evolution of Malicious Code for Corresponding Technology and Standardization Trend / Telecommunications Technology Association Journal (118) : 47 ~ 57

[인터넷자원] - / / Worm

[보고서] - KISA / 2015 / Internet and Security Focus : 25 ~ 16

[학술지(정기간행물)] - H. Ji / 2016 / Signature Effectiveness Description Scheme / Proceeding of General Spring Conference of Korea Multimedia Society 13 (1) : 41 ~ 43

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