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API Call Time Interval을 활용한 머신러닝 기반의 악성코드 탐지

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dc.contributor.author조영민-
dc.contributor.author권헌영-
dc.date.accessioned2021-08-31T18:28:18Z-
dc.date.available2021-08-31T18:28:18Z-
dc.date.created2021-06-17-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.issn1598-3986-
dc.identifier.urihttps://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/60271-
dc.description.abstract사이버 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.languageKorean-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국정보보호학회-
dc.titleAPI Call Time Interval을 활용한 머신러닝 기반의 악성코드 탐지-
dc.title.alternativeMachine Learning Based Malware Detection Using API Call Time Interval-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor권헌영-
dc.identifier.doi10.13089/JKIISC.2020.30.1.51-
dc.identifier.bibliographicCitation정보보호학회논문지, v.30, no.1, pp.51 - 58-
dc.relation.isPartOf정보보호학회논문지-
dc.citation.title정보보호학회논문지-
dc.citation.volume30-
dc.citation.number1-
dc.citation.startPage51-
dc.citation.endPage58-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART002561795-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthorMachine Learning-
dc.subject.keywordAuthorMalware Detection-
dc.subject.keywordAuthorTime Interval-
dc.subject.keywordAuthorAI-
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School of Cyber Security > Department of Information Security > 1. Journal Articles

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