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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 ...
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...
저자 | 우충정 |
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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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