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논문 기본 정보
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초록·키워드
최근 보안 동향에 따르면 신종 악성코드 보다 더 많은 기존 악성코드의 변종이 나타나고 있다. 이러한 악성코드들은 사용자의 데이터를 암호화하여 개인정보를 유출하거나 데이터를 삭제하고 금전적인 요구를 하는 등의 많은 피해를 입히고 있다. 이처럼 악의적인 목적을 가지고 급증하는 악성코드에 대응하기 위해 악성코드를 분석하기 위한 많은 연구가 진행되고 있지만 기존의 악성코드 분석 방법은 난독화, 가상 환경 우회 등의 분석방해 기법으로 지능화된 악성코드의 등장으로 인해 분석에 많은 어려움을 겪고 있다. 최근 이러한 어려움을 극복하기 위해 기존 악성코드를 분석하여 학습하는 딥 러닝 방법이 각광을 받고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 악성코드를 분석하는 방법에 대해 소개하고 연구 동향을 살펴본다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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