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논문 기본 정보

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한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제19권 제2호
발행연도
2009.4
수록면
83 - 92 (10page)

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인터넷 기술의 발전과 더불어 다양한 악성코드들이 제작되고 있다. 본 연구에서는 윈도우 환경에서 동작하는 악성코드를 분류하기 위한 방법론을 제시하고 시험용 분류 시스템을 소개한다. 악성코드는 매일 수천 건씩 발생하고 있으며, 이를 체계적으로 분류하여 발견된 바이러스가 기존의 악성코드와 어느 정도 유사한지에 대한 판단기준을 설정할 필요가 있다. 변종인 경우에는 이전 악성코드와의 유사성이 어느 정도인지에 대한 유사도 제시가 필요할 것이다. 이러한 분석은 악성코드 분석가들의 업무 노드를 줄여줄 수 있을 뿐만 아니라, 악성코드 분석가들의 성향에 따라 다르게 분석될 수 있는 오류를 줄여 줄 수 있다. 본 연구에서는 악성코드를 크게 9개의 그룹으로 분류하고, 이를 다시 그룹의 특성이 맞는 여러 개의 클러스터로 구분하였다. 악성코드가 소속되는 각각의 클러스터에서는 기준점을 기반으로 악성코드의 유사도가 계산되며, 이 유사도에 의해서 악성코드 분석가들은 기존의 악성코드와 새로운 악성코드의 유형 및 관련 정도를 파악하게 된다.
#malicious code #classification method #similarity #virus #clustering

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 악성코드 분류
Ⅲ. 악성코드 데이터베이스 설계
Ⅳ. 악성코드 분류 시스템
Ⅴ. 결론
참고문헌
〈著者紹介〉

참고문헌 (18)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - 정진성 / 2005 / 최근의 보안 패러다임 변화와 2004년 악성코드 동향 / 정보과학회지 23 (1) : 8 ~ 14 dbpia 2. [학술지(정기간행물)] - 박희환 / 2006 / Windows 시스템 파일에 기생하는 악성코드의 치료 방법 연구 / 한국컴퓨터정보학회 학술대회논문집 14 (2) : 255 ~ 262 dbpia 3. [학술지(정기간행물)] - 신화수 / 2008 / 4월 인터넷 침해사고 민원접수, 처리현황 및 분석 / 월간 정보보호뉴스 128 (5) : 12 ~ 13 dbpia 4. [보고서] - 안철수 연구소 / 2008 / 악성코드 동향 분석 보고서, ASEC 리포트 : 2 ~ 13 google schola 5. [인터넷자원] - / / http://www.trendmicro.co.kr/ google schola

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