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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.1
- 수록면
- 263 - 280 (18page)
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최근에 주목 받고 있는 랜섬웨어는 임의의 불특정 다수 공격부터 특정 대상 공격(Target Attack)까지 다양한 양상으로 진화하고 있으며, 수익이 되는 사업형 서비스인 RaaS(Ransomware as a Service)모델 형태의 신/변종 랜섬웨어도 증가하고 있다. 본 연구에서는 Opcode Clustering 정보, API 정보를 독립변수로 사용하고, 랜섬웨어 판별을 종속변수로 사용하는 Logistic Regression Analysis 기법을 적용하였다. 이를 통해 정적분석, 동적분석을 이용한 탐지보다 하이브리드 분석방법이 더 높은 탐지율이 보임을 확인 하였으며, SVM, naïve Bayes 보다 Logistic Regression기법에서 높은 탐지율을 확인하였다.
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https://www.rancert.com
https://www.herjavecgroup.com/hackerpocalypse-cybercrime-report#ransomeware
M. Spreitzenbarth / 2015 / Mobile-Sandbox: combining static and dynamic analysis with machine-learning techniques / International Journal of Information Security 14(2):141~153
M. Ernst / 2003 / Static and dynamic analysis: Synergy and duality / Proceedings of the WODA 2003: ICSE Workshop on Dynamic Analysis :24~27
J. A. Hartigan / 1979 / A k-means clustering algorithm / Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics) 28(1):100~108
https://www.herjavecgroup.com/hackerpocalypse-cybercrime-report#ransomeware
M. Spreitzenbarth / 2015 / Mobile-Sandbox: combining static and dynamic analysis with machine-learning techniques / International Journal of Information Security 14(2):141~153
M. Ernst / 2003 / Static and dynamic analysis: Synergy and duality / Proceedings of the WODA 2003: ICSE Workshop on Dynamic Analysis :24~27
J. A. Hartigan / 1979 / A k-means clustering algorithm / Journal of the Royal Statistical Society. Series C (Applied Statistics) 28(1):100~108
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