$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

안드로이드 악성코드 분석 및 기계학습 기법을 이용한 탐지 방법
Android Malware Analysis and Detection Method Using Machine Learning

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 컴퓨팅의 실제 및 레터, v.19 no.2, 2013년, pp.95 - 99  

민승욱 (충남대학교 컴퓨터공학과) ,  조형진 (충남대학교 컴퓨터공학과) ,  신진섭 (충남대학교 컴퓨터공학과) ,  류재철 (충남대학교 컴퓨터공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

스마트폰 사용자가 증가함에 따라 스마트폰 사용자를 노리는 악성코드 또한 증가하고 있다. 국내의 다양한 스마트폰 운영체제 중, 특히 안드로이드의 경우 오픈소스 정책 및 다양한 기기의 보급을 통해 사용자가 증가하고 있다. 이에 따라 안드로이드 사용자를 노리는 악성코드 또한 증가하는 추세이다. 현재 대부분의 안드로이드용 악성코드 탐지 프로그램이 사용하는 방법의 경우, 위변조 혹은 새로운 악성코드에 대응이 어렵다는 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 행위기반 탐지 기계학습 기법 적용을 통한 악성코드 탐지 방법을 제시하고자 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The number of smartphone user is increasing cause security accident in smartphone. In Korea, Android users are increasing sharply through open-source policy and dissemination of a variety of devices. Android users increasing, malware is also increasing. Most of Android malware detection program does...

주제어

#스마트폰   #안드로이드   #악성코드 탐지   #기계학습  

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로