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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.2
- 수록면
- 203 - 209 (7page)
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The performance of an intelligent classifier for detecting malwares added to multimedia contents based on machine learning is highly dependent on the properties of feature set. Especially, in order to determine the malicious code in real time the size of feature set should be as short as possible without reducing the accuracy. In this paper, we introduce an optimal feature selection method to satisfy both high detection rate and the minimum length of feature set against the feature set provided by PEFeatureExtractor well known as a feature extraction tool. For the evaluation of the proposed method, we perform the experiments using Windows Portable Executables 32bits.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 특징 추출
3. 특징 선택 알고리즘
4. 악성코드 분류기
5. 성능 평가
6. 결론
REFERENCE
참고문헌 (11)
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Wikipedia
박춘식 / 2010 / 악성코드 은닉 문서파일 탐지를 위한 이메일 백신 클라우드 시스템 / 멀티미디어학회논문지 13(5):754~762
Y. Elovici / 2007 / Applying Machine Learning Techniques for Detection of Malicious Code in Network Traffic / Proceeding of the IEEE Symposium on Annual Conference on Artificial Intelligence :44~50
M. H. Nguyen / 2018 / Auto-Detection of Sophisticated Malware Using Lazy-Binding Control Flow Graph and Deep Learning / Computers and Security 76:128~155
C. I. Rene / 2017 / Malicious Code Intrusion Detection Using Machine Learning And Indicators of Compromise / International Journal of Computer Science and Information Security 15(9):160~171
박춘식 / 2010 / 악성코드 은닉 문서파일 탐지를 위한 이메일 백신 클라우드 시스템 / 멀티미디어학회논문지 13(5):754~762
Y. Elovici / 2007 / Applying Machine Learning Techniques for Detection of Malicious Code in Network Traffic / Proceeding of the IEEE Symposium on Annual Conference on Artificial Intelligence :44~50
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