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[학위논문] 머신 러닝을 이용한 안드로이드 악성코드 자동화 분석 모델 제안
A Proposal for Android Malware Automation Analysis Model Using Machine Learning 원문보기


우충정 (순천향대학교 대학원 융합서비스보안학과 국내석사)

초록
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스마트폰 기술이 발달함에 따라 기존에 PC에서만 할 수 있던 금융 거래 등의 기능들이 이전됨으로써 스마트폰은 점차 악성코드의 공격 대상이 되고 있다. 더욱이 안드로이드는 전 세계적으로 높은 점유율을 차지하고 있으며 오픈소스이기 때문에 다른 운영체제에 비해 상대적으로 취약하다. 이러한 연유로 해마다 안드로이드 신규 악성코드의 수가 큰 폭으로 증가하고 있다. 이제는 이러한 신규 악성 코드를 분석가가 처리하기에는 절대적으로 불가능한 상황이 나타나고 있다. 따라서 안드로이드 악성 코드 자동화 분석 모델을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 안드로이드 악성코드에 신속하고 정확하게 분석하기 위해 ...

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the digital financial services are provided in the smartphone environment rather than the desktop environment, the malicious code targeting the smartphone are drastically increasing. Moreover, Android has obtained a high market share and is relatively open to other operating systems. Because of t...

주제어

#기계학습 안드로이드 악성코드 샌드박스 VM -means CuckooDroid 

학위논문 정보

저자 우충정
학위수여기관 순천향대학교 대학원
학위구분 국내석사
학과 융합서비스보안학과
지도교수 염흥열
발행연도 2017
총페이지 viii, 32 p.
키워드 기계학습 안드로이드 악성코드 샌드박스 VM -means CuckooDroid
언어 kor
원문 URL http://www.riss.kr/link?id=T14471921&outLink=K
정보원 한국교육학술정보원
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