가중치 다수 투표 기반 안드로이드 악성 앱 패밀리 분류Android Malware Family Classification based on Weighted Majority Voting
- Other Titles
- Android Malware Family Classification based on Weighted Majority Voting
- Authors
- 김희진; 김규호; 김명; 홍지만
- Issue Date
- Feb-2021
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- 안드로이드; 악성 앱; 악성 앱 레이블; 악성 앱 패밀리 분류; Android; Android malware; malware label; malware family classification
- Citation
- 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지, v.27, no.2, pp.116 - 121
- Journal Title
- 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
- Volume
- 27
- Number
- 2
- Start Page
- 116
- End Page
- 121
- URI
- http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/40589
- ISSN
- 2383-6318
- Abstract
- 안드로이드 악성 앱이 급속도로 증가함에 따라 다양한 악성 앱 분류 연구가 진행되고 있다. 그 중에서도 악성 앱 패밀리 분류 연구는 변종의 악성 앱이 출현해도 특징 정보에 따라 빠르게 악성 앱을 분류할 수 있게 한다. 따라서, 본 논문에서는 미국 구글사의 Virustotal에서 제공하는 악성 앱 레이블에 레이블 정확도를 가중치로 반영하여 효율적으로 악성 앱 패밀리를 분류하는 기법을 제안한다. 제안하는 악성 앱 패밀리 분류 기법에서 사용하는 악성 앱 레이블의 레이블 정확도는 다양한 연구에서 활용된 악성 앱 데이터셋 분류 정보와 악성 앱 레이블 분석 보고서의 분류 정보를 기반으로 추출한다. 이후 제안한 기법을 Drebin과 AMD가 제공하는 악성 앱 데이터셋에 적용하고 패밀리 분류 성능을 측정한 결과 제안한 기법이 기존 분류 기법보다 분류 성능이 좋아짐을 보인다.
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