A Study on Performance of ML Algorithms and Feature Extraction to detect Malware

안태현; 박재균; 권영만

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자료유형: 학술저널

저자정보: 안태현 (을지대학교 의료IT학과) 박재균 (을지대학교 의료IT학과) 권영만 (을지대학교 의료IT학과)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제18권 제1호

발행연도: 2018.1

수록면: 211 - 216 (6page)

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이 논문에서는 알려지지 않은 PE 파일이 멀웨어의 여부를 분류하는 방법을 연구하였다. 멀웨어 탐지 영역의 분류 문제에서는 특징 추출과 분류가 중요하다. 위와 같은 목적으로 멀웨어 탐지를 위해 우리는 어떠한 특징들이 분류기에 적합한지, 어떠한 분류기가 선택된 특징들에 대해 연구하였다. 그래서 우리는 멀웨어 탐지를 위한 기능과 분류기의 좋은 조합을 찾기 위해 실험하였다. 이를 위해 두 단계로 실험을 실시하였다. 1 단계에서는 Opcode, Windows API, Opcode + Windows API의 특징들을 이용하여 정확도를 비교하였다. 여기에서 Opcode + Windows API 특징이 다른 특징보다 더 좋은 결과를 나타내었다. 2 단계에서는 나이브 베이즈, K-NN, SVM, DT의 분류기들의 AUC 값을 비교하였다. 그 결과 DT의 분류기가 더 좋은 결과 값을 나타내었다.

#Malware #PE File Format #Opcode #Windows API Calls #Machine Learning #Bernoulli Naive Bayes #Decision Tree #Support Vector Machine #K-nearest neighbor

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Ahn, Tae-hyun

소속기관 을지대학교 의료IT학과

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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박재균

소속기관 을지대학교 의료IT학과

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

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권영만

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