API Call Time Interval을 활용한 머신러닝 기반의 악성코드 탐지
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | 조영민 | - |
dc.contributor.author | 권헌영 | - |
dc.date.accessioned | 2021-08-31T18:28:18Z | - |
dc.date.available | 2021-08-31T18:28:18Z | - |
dc.date.created | 2021-06-17 | - |
dc.date.issued | 2020 | - |
dc.identifier.issn | 1598-3986 | - |
dc.identifier.uri | https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/60271 | - |
dc.description.abstract | 사이버 위협에 있어서 악성코드를 활용하는 것은 시대를 불문하고 지속적으로 활용되고 있고, 앞으로 IT기술이발전하여도 여전히 주요한 공격 방법이 될 것이다. 따라서 이러한 악성코드를 탐지하기 위한 연구는 끊임없이 다양한 방법으로 시도되고 있다. 최근에는 AI 관련 기술이 발전하면서 악성코드 탐지에도 이와 관련한 연구를 많이 진행하고 있다. 본 연구에서는 동적분석 데이터 중 API Call이 발생하는 각각의 호출간격, 즉 시간차이(TimeInterval)을 중심으로 특징값(Feature)을 생성하고, 이를 머신러닝 기법에 적용하여 악성코드를 탐지하는 방안을제시하고자 한다. | - |
dc.language | Korean | - |
dc.language.iso | ko | - |
dc.publisher | 한국정보보호학회 | - |
dc.title | API Call Time Interval을 활용한 머신러닝 기반의 악성코드 탐지 | - |
dc.title.alternative | Machine Learning Based Malware Detection Using API Call Time Interval | - |
dc.type | Article | - |
dc.contributor.affiliatedAuthor | 권헌영 | - |
dc.identifier.doi | 10.13089/JKIISC.2020.30.1.51 | - |
dc.identifier.bibliographicCitation | 정보보호학회논문지, v.30, no.1, pp.51 - 58 | - |
dc.relation.isPartOf | 정보보호학회논문지 | - |
dc.citation.title | 정보보호학회논문지 | - |
dc.citation.volume | 30 | - |
dc.citation.number | 1 | - |
dc.citation.startPage | 51 | - |
dc.citation.endPage | 58 | - |
dc.type.rims | ART | - |
dc.identifier.kciid | ART002561795 | - |
dc.description.journalClass | 2 | - |
dc.description.journalRegisteredClass | kci | - |
dc.subject.keywordAuthor | Machine Learning | - |
dc.subject.keywordAuthor | Malware Detection | - |
dc.subject.keywordAuthor | Time Interval | - |
dc.subject.keywordAuthor | AI | - |
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