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재학습 없는 안드로이드 악성 앱 탐지를 위한 루뱅 커 뮤니티 기반 드리프트 인지 보안 모듈 Drift-Aware Security Module based on Louvain Communities for Retraining-Free Android Malware Detection
논문 기본 정보
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2025 한국소프트웨어종합학술대회 논문집
- 발행연도
- 2025.12
- 수록면
- 860 - 862 (3page)
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재학습 없는 안드로이드 악성 앱 탐지를 위한 루뱅 커 뮤니티 기반 드리프트 인지 보안 모듈
초록·키워드
기계학습 기반의 안드로이드 악성 앱 탐지 모델은 시간 경과에 따라 개념 드리프트(concept drift)로 인해 성능이 저하되며, 이를 재학습으로 대응하는 방식은 비용 증가와 데이터 누수 위험이 크다. 본 논문은 재학습 없이 개념 드리프트를 인지·완화하는 루뱅(Louvain) 기반 보안 모듈을 제안한다. 제안 방식은 API 동시 출현 PPMI (positive pointwise mutual information) 그래프에서 커뮤니티 구조를 추 ... 전체 초록 보기
본문·목차
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-096044276
