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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
윤성국 (Daegu University) 김창훈 (Daegu University)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제1호
발행연도
2018.1
수록면
77 - 80 (4page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.1.77

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인공신경망을 이용한 악성코드 분류기법의 취약점을 제시하기 위해, 본 논문에서는 악성코드 분류모델의 정확도를 낮출 수 있는 공격기법을 제안한다. 공격의 절차는 1) 블랙박스 공격기법을 이용하여 모방모델을 학습시킨 후, 2) 적대적 데이터를 선택적으로 수집하고, 3) 수집된 데이터를 기반으로 공격을 실시한다. Microsoft사에서 제공하는 데이터를 이용하여 77.82%의 악성코드 분류 정확도를 보이는 기존 연구결과에 적용한 결과 그 정확도가 53.21%까지 감소함을 보인다.
#Malware Classifier #Machine Learning #Black-box Attack #Convolutional Neural Network #Vulnerability Analysis

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
D. Gibert “Convolutional neural networks for malware classification,” M.S. Thesis, Dept. of Computer Science, UPC, 2016. S. Seok and H. Kim, “Visualized malware classification based on convolutional neural network,” J. KIISC, vol. 26, no. 1, pp. 197-208, Feb. 2016. D. M. Hawkins, “The problem of overfitting,” J. Chem. Inf. Comput. Sci., vol. 44, no. 1, pp. 1-12, 2004. N. Papernot, P. McDaniel, l. Goodfellow, S. Jha, Z. B. Celik, and A. Swami, “Practical black-box attacks against deep learning systems using adversarial examples,” ASIA CCS ’17, pp. 506-519, Abu Dhabi, UAE, Apr. 2017. Microsoft Malware Classification Challenge (BIG 2015), from https://www.kaggle.com/c/ma lware-classification

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