SCA: 안드로이드 악성 앱 탐지의 개념 드리프트 대응을 위한 보안 기반 적응 모듈

Q: 이 논문에서 정의한 SCA란 무엇인가?

기존 Backbone 분류기를 고정한 상태에서 Security Descriptor, Latent Feature, 기본 Logit을 결합하여 샘플별 출력 Logit을 보정하는 보안 기반 적응 모듈이다. 스케일, 바이어스, 잔차 보정항을 생성하여 개념 드리프트로 인한 판별 점수 왜곡을 완화하고 안정적인 탐지 성능을 유지한다.

Q: SCA 모듈이 개념 드리프트 환경에서 기존 적응 방식보다 효과적인 이유는 무엇인가?

연구 결과, 단순 가산형 보정이 아닌 스케일 조정, 전역 이동, 국소 잔차 보정을 동시에 수행하는 구조가 분포 변화에 유연하게 대응하기 때문이다. 이를 통해 전체 재학습 없이 제한된 샘플만으로도 2019-2023년 구간에서 평균 F1-Score 91.8%의 높은 성능을 달성하였다.

권나희; 노경민; 조원빈; 박수현; 조성제

학술대회자료

SCA: 안드로이드 악성 앱 탐지의 개념 드리프트 대응을 위한 보안 기반 적응 모듈 SCA: A Security-Calibrated Adapter for Concept Drift in Android Malware Detection

저자정보: 권나희 (단국대학교) 노경민 (단국대학교) 조원빈 (단국대학교) 박수현 (단국대학교) 조성제 (단국대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2026 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2026.6

수록면: 1,511 - 1,513 (3page)

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