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한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제18권 제6(A)호
발행연도
2008.12
수록면
115 - 127 (13page)

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Native API(Application Programming Interfaces)는 관리자 권한에서 수행되는 system call의 일종으로 관리자 권한을 획득하여 공격하는 다양한 종류의 악성코드를 탐지하는데 사용된다. 이에 따라 Native API의 특징을 기반으로한 탐지방법들이 제안되고 있으며 다수의 탐지방법이 교사학습(supervised learning) 방법의 기계학습(machine learning)을 사용하고 있다. 하지만 Anti-Virus 업체의 분류기준은 Native API의 특징점을 반영하지 않았기 때문에 교사학습을 이용한 탐지에 적합한 학습집합을 제공하지 못한다. 따라서 Native API를 이용한 탐지에 적합한 분류기준에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 정량적으로 악성코드를 분류하기 위해 Native API를 기준으로 악성코드를 퍼지 군집화하여 재그룹화하는 방법을 제시한다. 제시하는 재그룹화 방법의 적합성은 기계학습을 이용한 탐지성능의 차이를 기존 분류방법을 결과와 비교하여 검증한다.
#Native API #Fuzzy Clustering #Malicious Codes Re-grouping #Machine Learning #Data Mining

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안하는 방법
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
〈著者紹介〉

참고문헌 (28)

참고문헌 신청
1. [단행본] - 국가사이버안전센터 / 2008 / 2008 국가정보보호백서 / 국가사이버안전센터 google schola 2. [단행본] - R. Sadoddin / 2007 / A Comparative Study of Unsupervised Machine Learning and Data Mining Techniques for Intrusion Detection / Berlin : 404 ~ 418 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - SB. Cho / 2003 / Efficient anomaly detection by modeling privilege flows using hidden Markov model / Computer & Security 22 (1) : 45 ~ 55 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - 김미희 / 2006 / 데이터 마이닝을 이용한 공격 탐지 메커니즘의 실험적 비교 연구 / 한국통신학회논문지C 31 (2C) : 208 ~ 218 dbpia 5. [단행본] - Greg Hoglund / 2006 / Rootkits: Subverting the Windows Kernel / Pearson Education, Inc google schola

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