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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
강민지 (서울대학교) 원종훈 (서울대학교) 박지성 (서울대학교) 김지홍 (서울대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제25권 제5호
발행연도
2019.05
수록면
279 - 283 (5page)
DOI
10.5626/KTCP.2019.25.5.279

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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최근 랜섬웨어에 의한 피해가 심각해짐에 따라, 랜섬웨어 공격을 실시간으로 감지하고 방어하는 기술 개발의 중요성이 높아지고 있다. 기존 랜섬웨어 탐지 기법의 한계를 극복하기 위해, 저장장치 내부 수준의 데이터 보존 및 복구 기법이 제안되었으나, 무분별한 데이터 보존으로 인해 저장공간 부하를 크게 증가시킬 수 있다는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 보존할 데이터를 정확하게 선정하면서도 피해데이터를 온전하게 보존하기 위한, 합성곱 신경망 기반의 데이터 암호화 여부 판단 기법을 제시한다. 실험결과, 제안한 기법은 저장장치 내부 수준에서 상위 계층의 정보 없이 93.90%의 높은 정확도로 데이터의 암호화 여부를 판단하였다. 또한, 손실 함수와 결정 경곗값을 수정하여 0에 가까운 부정 오류율을 달성하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 합성곱 신경망 설계 및 부정 오류 감소 기법
3. 실험결과
4. 결론
References

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