Android Malware Detection Through the Conversion of Network Traffic to Images

강진원; 이수진

doi:10.5626/JOK.2020.47.8.761

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강진원 (국방대학교) 이수진 (국방대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.47 No.8

발행연도: 2020.8

수록면: 761 - 768 (8page)

DOI: 10.5626/JOK.2020.47.8.761

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안드로이드 운영체제의 점유율이 지난 몇 년간 지속 증가함에 따라 안드로이드 운영체제를 대상으로 하는 악성코드의 수와 변종도 크게 증가하였다. 또한, 악성코드 탐지 솔루션을 회피하기 위한 기술들이 진화를 거듭하면서 기존 시그니쳐 기반 악성코드 탐지기법들은 한계에 직면하고 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 네트워크 트래픽 정보의 이미지화를 통하여 CNN을 기반으로 안드로이드 악성코드를 효율적으로 탐지할 수 있는 방안을 제안한다. 제안된 탐지방안을 CICAndMal2017 데이터 셋을 대상으로 실험한 결과, ‘benign’과 ‘malware’ 이진 분류는 모든 성능평가 지표에서 99.9% 이상, 악성코드만을 대상으로 한 다중 클래스 분류에서는 95% 이상, 알려지지 않은 악성코드 카테고리에 대한 이진 분류는 99.9% 이상의 탐지 성능을 확인할 수 있었다.

#CNN(Convolution Neural Network) #안드로이드 #악성코드 #분류 #이미지화 #Android #malware #classification #image

참고문헌 (20)

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Symantec Corporation. (2019. Feb). Symantec internet security threat report [Online]. Available: https://docs.broadcom.com/docs/istr-24-2019-en IDC. (2020, Apr 2). Smartphone Market Share [Onli ne]. Available: https://www.idc.com/promo/smartphone-market-share/os Sme Tech Guru. (2019, Mar 11). Number of users attacked by bankin trojans grew by 16% in 2018 reaching almost 900,000 [Online]. Available: https://www.smetechguru.co.za/number-of-users-attacked-by-banking-trojans-grew-by-16-in-2018-reaching-almost-900000/ T. H. Huang and H. Kao, "R2-D2: ColoR-inspired Convolutional NeuRal Network (CNN)-based AndroiD Malware Detections," Proc. of 2018 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), pp. 2633-2642, 2018.

B. Yuana, J. Wang, D. Liuc, W. Guoc, P. Wua, and X. Bao, "Byte-level malware classification based on markov images and deep learning," Computers & Security, Vol. 92, No. 101740, May. 2020.

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