Opcode 빈도수 기반 악성코드 이미지를 활용한 CNN 기반 악성코드 탐지 기법

Abstract

인터넷이 발달하고 컴퓨터 이용률이 높아짐에 따라 악성코드로 인한 위협 또한 함께 증가하고 있다. 매년 발견되는 악성코드의 수는 급격히 증가하여 자동으로 대량의 악성코드를 분석하기 위한 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 악성코드 자동 분석 기법을 소개한다. CNN(Convolutional Neural Network)라는 이미지 분류에 활용도가 높은 알고리즘을 이용하여 악성코드의 특징을 이미지화한 데이터를 분석한다. 제안하는 방법은 악성코드의 Semantic한 정보를 탐지에 활용하기 위하여 단순 바이너리 바이트를 기반으로 생성한 이미지가 아닌, 바이너리의 명령어 빈도수를 기반으로 생성한 이미지를 CNN으로 분석한다. 악성코드 10,000개 정상코드 10,000개로 구성된 대량의 데이터 셋을 활용하여 탐지 성능을 확인한 결과, 제안하는 방법은 91%의 정확도로 악성코드를 탐지할 수 있음이 확인되었다.