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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 18 - 30 (13page)
- DOI
- 10.5392/JKCA.2024.24.08.018
이용수
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스마트폰의 증가와 함께 모바일 앱의 사용 역시 크게 늘어가고 있다. 그 중 안드로이드 OS 기반 스마트폰 사용자의 시장 점유율이 1위를 차지하고 있다. 또한 안드로이드의 개방성으로 인해 안드로이드에 대한 악성코드 역시 빠르게 늘어나고 있다. 따라서 안드로이드 악성코드 탐지 및 방어는 안드로이드 애플리케이션 보안의 핵심이다. 안드로이드 악성코드를 수동으로 탐지하는 다양한 방법이 연구되었지만 악성코드에 대한 효과적인 대응이 이루어지지 못하고 있어 악성코드를 신속하게 분석 및 탐지 할 수 있는 기술에 대한 요구가 증가되고 있다. 그래서 자동으로 안드로이드 악성코드 탐지를 위한 방법이 제안 되었다.
딥러닝은 원시데이터를 입력하면 특징이 자동 추출되고 특징을 학습할 수 있다. 최근 몇 년동안 딥러닝이 안드로이드 악성코드의 자동 탐지에 적용되어 우수한 성능을 입증했다. 그러나 딥러닝을 적용한 안드로이드 악성코드 탐지의 최신 연구 결과에 관한 소개가 부족하다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용한 안드로이드 악성코드 탐지 기법을 소개한다.
딥러닝은 원시데이터를 입력하면 특징이 자동 추출되고 특징을 학습할 수 있다. 최근 몇 년동안 딥러닝이 안드로이드 악성코드의 자동 탐지에 적용되어 우수한 성능을 입증했다. 그러나 딥러닝을 적용한 안드로이드 악성코드 탐지의 최신 연구 결과에 관한 소개가 부족하다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용한 안드로이드 악성코드 탐지 기법을 소개한다.
목차
요약
Abstract
I. Introduction
Ⅱ. Deep Learning
Ⅲ. Android malware analysis method
Ⅳ. Android malware detection method using deep learning
Ⅴ. Future research topics
Ⅵ. Conclusion
참고문헌
참고문헌 (0)
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