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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.8
- 수록면
- 537 - 544 (8page)
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악성코드 기술 발전으로 변이, 난독화 등의 탐지 회피 방법이 고도화되고 있다. 이에 악성코드 탐지 기술에 있어 알려지지 않은 악성코드 탐지 기술이 중요하며, 배포된 악성코드를 통해 저자를 식별하여 알려지지 않은 악성코드를 탐지하는 악성코드 저자 식별 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 바이너리 기반 저자 식별 방법에 대해 중요 정보인 컴파일러 정보를 추출하고자 하였으며, 연구 간에 특징 선택, 확률 및 비확률 모델, 최적화가 분류 효율성에 미치는 민감성(Sensitive)을 확인하고자 하였다. 실험에서 정보 이득을 통한 특징 선택 방법과 비확률 모델인 서포트 벡터 머신이 높은 효율성을 보였다. 최적화 연구 간에 제안하는 프레임워크를 통한 특징 선택 및 모델 최적화를 통해 높은 분류 정확도를 얻었으며, 최대 48%의 특징 감소 및 51배가량의 빠른 실행 속도라는 결과를 보였다. 본 연구를 통해 특징 선택 및 모델 최적화 방법이 분류 효율성에 미치는 민감성에 대해 확인할 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 유전 알고리즘을 이용한 제안 프레임워크
IV. 실험 및 결과
V. 결론
References
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Y. Ye, T. Li, D. Adjeroh, and S.S. Iyengar, “A survey on malware detection using data mining techniques,” ACM Computing Surveys (CSUR), vol. 50, no. 2, pp. 1?41, Jun. 2017.
Su-jeong Kim, Ji-hee Ha, Soo-hyun Oh, and Tae-jin Lee, “A Study on Malware Identification System Using Static Analysis Based Machine Learning Technique,” Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology, vol. 29, no. 4, pp. 775?784, Aug. 2019.
E.H. Spafford, and S.A. Weeber, “Software forensics: Can we track code to its authors?,” Computers & Security, vol. 12, no. 6, pp. 585?595, Feb. 1993.
E. Stamatatos, “A survey of modern authorship attribution methods,” Journal of the American Society for information Science and Technology, vol. 60, no. 3, pp. 538-556, Mar. 2009.
A. Rahimian, P. Shirani, S. Airbaee, and L. Wang, “Bincomp: A stratified approach to compiler provenance attribution,” Digital Investigation, vol. 14, pp. 146-155, Aug. 2015.
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