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API 동시 출현 그래프와 Louvain 커뮤니티 기반의 개념 변화 대응 안드로이드 악성 앱 탐지 Concept Drift-Resilient Android Malware Detection via API Co-occurrence Graphs and Louvain Communities
논문 기본 정보
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제32권 제1호
- 발행연도
- 2026.1
- 수록면
- 39 - 44 (6page)
- DOI
- 10.5626/KTCP.2025.32.1.39
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API 동시 출현 그래프와 Louvain 커뮤니티 기반의 개념 변화 대응 안드로이드 악성 앱 탐지
초록·키워드
안드로이드 악성 애플리케이션은 빠르게 진화하여 기존 기계학습 기반 탐지 모델의 성능 저하를 초래한다. 본 논문은 API 동시 출현 정보를 Positive Pointwise Mutual Information(PPMI)으로 정규화하고, Louvain 알고리즘을 통해 유사한 앱을 커뮤니티 단위로 분할한 뒤, 각 커뮤니티별로 Random Forest와 XGBoost를 학습하는 악성 앱 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터 분포 차이를 반영하여 개념 변화(concept drift)에 강건성을 확보한다. 2014-2017년 앱으로 학습하고 2018-2023년 앱으로 평가한 결과, 제안 기법은 기존 단일 모델보다 높은 정확도(0.8492)와 F1-score(0.8637)를 달성하였다. 이는 API 그래프와 커뮤니티 기반 학습이 진화하는 악성 앱 탐지에 효과적임을 보여준다.
본문·목차
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