![Fig. 1. Malware Statistics Last 10 Years [1]. 그림 1. 10년간 악성코드 통계](http://ocean.kisti.re.kr/downfile/bibText/ikeee/JGGJB@/2021/v25n4/JGGJB@_2021_v25n4_672_f0001.png "Fig. 1. Malware Statistics Last 10 Years [1]. 그림 1. 10년간 악성코드 통계")
![Fig. 2. 4 Ways of Malware Analysis [2]. 그림 2. 악성 코드 4가지 분석 방법](http://ocean.kisti.re.kr/downfile/bibText/ikeee/JGGJB@/2021/v25n4/JGGJB@_2021_v25n4_672_f0002.png "Fig. 2. 4 Ways of Malware Analysis [2]. 그림 2. 악성 코드 4가지 분석 방법")
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NTIS 바로가기
악성 이메일 공격의 사전 탐지 및 차단을 통한 이메일 보안에 관한 연구
A Study on Email Security through Proactive Detection and Prevention of Malware Email Attacks
원문보기
전기전자학회논문지 = Journal of IKEEE, v.25 no.4, 2021년, pp.672 - 678
초록
시간이 지날수록 새로운 맬웨어는 계속 증가하고, 점점 고도화되고 있다. 악성 코드를 진단하기 위해 실행파일에 관한 연구는 다양하게 진행되고 있으나, 비실행 문서파일과 악성 URL, 문서 내 악성 매크로 및 JS 등을 악용하여 이메일에 악성 코드 위협을 내재화한 공격은 탐지하기 어려운 것이 현실이다. 본 논문에서는 악성 이메일 공격의 사전 탐지 및 차단을 통한 이메일 보안을 위해 악성 코드를 분석하는 방법을 소개하고, AI 기반으로 비실행 문서파일의 악성 여부를 판단하는 방법을 제시한다. 다양한 알고리즘 중에 효율적인 학습 모델링 방법을 채택하고 Kubeflow를 활용하여 악성 코드를 진단하는 ML 워크플로 시스템을 제안하고자 한다.
Abstract
AI-Helper
New malware continues to increase and become advanced by every year. Although various studies are going on executable files to diagnose malicious codes, it is difficult to detect attacks that internalize malicious code threats in emails by exploiting non-executable document files, malicious URLs, an...
주제어
표/그림 (12)
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참고문헌 (12)
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저자의 다른 논문 :
- [본원] 대전광역시 유성구 대학로 245 한국과학기술정보연구원
- [분원] 서울시 동대문구 회기로 66 한국과학기술정보연구원
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