메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술대회자료
저자정보
이윤선 (한남대학교) 이재웅 (한남대학교) 장래영 (한남대학교) 정성재 (엔버) 성경 (목원대학교) 소우영 (한남대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2018년도 하계공동학술대회 및 대학생논문경진대회 [2개 학회 공동개최]
발행연도
2018.6
수록면
166 - 169 (4page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
최근 보안 동향에 따르면 신종 악성코드 보다 더 많은 기존 악성코드의 변종이 나타나고 있다. 이러한 악성코드들은 사용자의 데이터를 암호화하여 개인정보를 유출하거나 데이터를 삭제하고 금전적인 요구를 하는 등의 많은 피해를 입히고 있다. 이처럼 악의적인 목적을 가지고 급증하는 악성코드에 대응하기 위해 악성코드를 분석하기 위한 많은 연구가 진행되고 있지만 기존의 악성코드 분석 방법은 난독화, 가상 환경 우회 등의 분석방해 기법으로 지능화된 악성코드의 등장으로 인해 분석에 많은 어려움을 겪고 있다. 최근 이러한 어려움을 극복하기 위해 기존 악성코드를 분석하여 학습하는 딥 러닝 방법이 각광을 받고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 악성코드를 분석하는 방법에 대해 소개하고 연구 동향을 살펴본다.
#Deep Learning #Malware Detection #Malware Classification

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경 지식
Ⅲ. 딥 러닝을 활용한 악성코드 탐지 방법
Ⅳ. 결론
참고문헌

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

CNN Model to Classify Malware Using Image Feature
Espoi ,  K. Kamundala ,  Chang Hoon Kim 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018 .05
바이너리 시각화와 기계학습을 이용한 악성코드 분류
김태근 ,  지환태 ,  임을규 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018 .04
딥러닝 기반의 R-CNN을 이용한 악성코드 탐지 기법
조영복 디지털콘텐츠학회논문지 2018 .06
악성코드로부터 빅데이터를 보호하기 위한 이미지 기반의 인공지능 딥러닝 기법
김혜정 ,  윤은준 전자공학회논문지 2017 .02
인공지능 기반 공공서비스와 신공공성
최상옥 월간 공공정책 2018 .06

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0