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[학위논문] 라이트 그래디언트 부스팅 모델 기반 악성코드 분류 기법 연구
A study on malware classification method based on Light Gradient Boosting Model 원문보기


김찬진 (순천향대학교 정보보호학과 국내석사)

초록 ▼
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최근 악성코드 제작 및 유포 기술이 발전하면서, 악성코드의 분석 및 탐지가 어려워지고 있다. 일반적으로 악성코드 탐지를 진행할 때 시그니처 기반 탐지를 사용하는데, 악성코드 제작자들이 난독화, 패킹 등을 통해 악성코드의 변종을 제작하여 회피할 수 있다는 한계점이 존재한다. 이를 극복하기 위한 머신러닝 기반의 악성코드 탐지 기법 연구가 활발하게 진행되고 있다.
본 논문에서는 현재 공유되고 있는 ...

Keyword

#악성코드 악성코드 분류 머신러닝 라이트 그래디언트 부스팅 모델 

학위논문 정보

저자 김찬진
학위수여기관 순천향대학교
학위구분 국내석사
학과 정보보호학과
지도교수 염흥열
발행연도 2021
키워드 악성코드 악성코드 분류 머신러닝 라이트 그래디언트 부스팅 모델
언어 kor
원문 URL http://www.riss.kr/link?id=T15790561&outLink=K
정보원 한국교육학술정보원

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