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논문 기본 정보

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학술저널
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저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회지 정보보호학회지 제27권 제3호
발행연도
2017.6
수록면
20 - 26 (7page)

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인터넷의 발달로 인류가 많은 유익을 얻었지만 동시에 악성코드와 같은 또다른 문제를 겪고 있다. 이러한 악성코드를 막기 위해 시그니처 기반의 안티바이러스 프로그램이 많이 사용되고 있지만 악성코드의 변종이나 제로데이 악성코드를 막는데 한계를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 악성코드를 탐지하고 분류하는 연구동향에 대해 소개한다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥러닝 소개
Ⅲ. 딥러닝을 위한 악성코드 특징추출방법
Ⅳ. 딥러닝을 이용한 악성코드 탐지방법
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (18)

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Matthew G. Schultz, Eleazae Eskin, and Erez Zadok, “Data Mining Methods for Detection of New Malicious Executables,” IEEE International Conference on Security and Privacy, 2001. Manning C.D., Raghavan, P., Schutze, H., “An Introduction to Information Retrieval,” Cambridge University Press, 2009 Razvan Pascanu, Jack W. Stokes, Hermineh Sanossian, Mandy Marinescu, and Anil Thomas, “Malware Classification with Recurrent Networks,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, 2015 Wenyi Huang and Jack W. Stokes, “MtNet: A Multi-Task Neural Network for Dynamic Malware Classification,” International Conference on Detection of Intrusions and Malware & Vulnerability Assessment, 2016 Daesung Moon, Sung Bum Pan, and Ikkyun Kim, “Host-based intrusion detection system for secure human-centric computing,” Journal of Supercomputing, 2016

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