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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전덕조 (시큐비스타) 박동규 (순천향대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제17권 제7호(JKIIT, Vol.17, No.7)
발행연도
2019.7
수록면
111 - 122 (12page)
DOI
10.14801/jkiit.2019.17.7.111

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최근 IoT 혁명과 임베디드 장치 채택의 급증으로 악성코드 환경이 빠르게 변화하고 있다. 개인용 컴퓨터는 주로 x86 기반 아키텍처에서 실행되지만 임베디드 시스템은 다양한 아키텍처에 의존하고 있다. 이러한 측면에서 많은 시스템이 Linux 운영 체제 및 변종을 실행하고 있어 공격자는 "리눅스 악성코드"를 만들어내고 있다. 더욱이 리눅스 시스템에서 사용할 수 있는 안티 바이러스 및 샌드박스 솔루션은 매우 드문 현실이다. 따라서 리눅스 악성코드 탐지 방안을 개발하는 것이 필수 불가결한 상황하다. 리눅스 악성코드 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 리눅스 악성코드를 실시간에 탐지가 가능한 시그니처를 사용하지 않는 머신 러닝 기법을 제안한다. 본 논문에서는 보안 분석가들에게 악성 분류 이유에 대한 직관을 제시하기 위해서 실행파일로부터 추출한 각 특징의 정보 이득에 결정 트리(DT) 기법을 적용한다. 실험을 통하여 제안한 방안이 높은 탐지율과 낮은 오탐율을 갖고 있음을 증명한다.
#linux malware detection #data mining #machine learning #decision tree #elf ransomware detection

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 실험 결과 및 분석
V. 결론
References

참고문헌 (22)

참고문헌 신청
Christian Daudt / The Shift to Linux Operating Systems for IoT google schola ECLIPSE / KEY TRENDS FROM THE IOT DEVELOPER SURVEY 2018 google schola Interview with Google's Chris DiBona google schola STEPHEN SHANKLAND / Q&A: Google's opensource balancing act google schola crouchtech / Top Linux Distributions for Cloud Computing google schola

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