딥 러닝 기반 분류 모델을 이용한 악성코드 제작자 그룹 분류

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.