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강지형 (경기대학교) 김진욱 (중앙대학교) 손수민 (이화여자대학교) 심규보 (연세대학교) 이창모 (한양대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
637 - 643 (7page)

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몇 년 사이 정부 및 공공기관을 대상으로 한 APT 공격이 지속적으로 증가하고 있는 가운데, 악성 이메일을 통한 피해 사례도 꾸준히 발생하고 있다. 이러한 공격을 막기 위한 이메일 시장은 메일 서비스 시장과 메일보안 시장으로 분류되고 있고, 스팸 메일 위주의 내용 필터와 네트워크 위주의 보안 솔루션을 제공 등의 각 시장의 차이점이 존재한다. 하지만 제공되고 있는 서비스들의 장단점이 존재하기 때문에 각 시장의 단점을 보완하기 위해 메일 시스템에서 메일 내용을 추출하여 이메일 내에 첨부된 피싱 URL과 악성 첨부파일을 동적, 정적 분석 및 머신러닝을 통한 분석을 함께 처리하는 EISS 면역 보안 시스템을 본 논문에서 제안하고 있다.
#apt attack #E-mail #sandbox #machine learning #static analysis #dynamic analysis

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 연구
Ⅳ. 정적분석 모델
Ⅴ. 동적분석 모델
Ⅵ. 결론
참고문헌

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