딥 러닝 기반 분류 모델을 이용한 악성코드 제작자 그룹 분류Malware Author Group Classification using Deep Learning Classifier
- Other Titles
- Malware Author Group Classification using Deep Learning Classifier
- Authors
- 홍석진; 홍지원; 김상욱; 김동필; 김원호
- Issue Date
- Aug-2018
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- malware; classification; deep learning; 악성코드; 분류; 딥 러닝
- Citation
- 데이타베이스연구, v.34, no.2, pp.34 - 45
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 데이타베이스연구
- Volume
- 34
- Number
- 2
- Start Page
- 34
- End Page
- 45
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/149536
- ISSN
- 1598-9798
- Abstract
- 컴퓨터가 실생활에서 많이 사용됨에 따라, 악성코드(malware)를 만들어 악의적인 목적으로 다른 사람의 컴퓨터를 공격하려는 시도가 기하급수적으로 증가하고 있다. 악성코드들은 해당 악성코드를 제작한 제작자 그룹을 기준으로 분류될 수 있으며, 악성코드 제작자 정보는 디지털 포렌식(digital forensic)에 중요한 정보로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 악성코드로부터 정적 특징 정보와 동적 특징 정보를 추출하여 악성코드를 각 특징의 보유 유무로써 표현하였다. 이를 바탕으로 딥 러닝 기법을 활용하여 주어진 악성코드의 제작자 그룹을 분류하는 방안을 제안하였다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 악성코드 데이터에 맞는 딥 러닝 기법과 하이퍼 파라미터를 찾아 딥 러닝 기반 악성코드 제작자 그룹 분류 모델을 구축하고 평가하였으며, 본 논문에서 제안한 딥 러닝 기반 분류 모델이 기존 분류 모델보다 악성코드 제작자 그룹 분류 문제에서 높은 정확도를 보임을 확인하였다.
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