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악성코드 특징정보(Feature)의 종류 및 시스템 적용 사례 연구 원문보기

情報保護學會誌 = KIISC review, v.31 no.3, 2021년, pp.81 - 87  

김병재 (한국인터넷진흥원) ,  한상원 (한국인터넷진흥원) ,  이재광 (한국인터넷진흥원)

초록
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공격자는 공격을 성공적으로 수행하기 위해 악성코드를 주로 사용하며, 방어자는 공격자의 공격이 완성되는 최종 단계 이전에 악성코드를 탐지하여 무력화 할 수 있도록 노력하는 것이 매우 중요하다. 그래서 이를 선제적으로 식별하고 대응하기 위해 인공지능 분석, 연관분석, 프로파일링 등 다양한 분석 기법이 연구되어지고 있다. 이러한 분석 기법들은 사전에 악성코드의 특징을 파악하고 어떤 악성코드 특징정보를 분석할지 선택하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 악성코드 특징정보의 종류와 실제 시스템에 적용한 사례에 대해서 살펴보고자 한다.

참고문헌 (10)

  1. D. Gavrilut, M. Cimpoesu, D. Anton, L. Ciortuz, "Malware detection using machinelearning, IEEE, 735-741, 2009" 

  2. K. Chumachenko, "Machine learning methods for malware detection and classification, XAMK University of Applied Science, 2017 

  3. M. Al-Kasassbeh, S. Mohammed, M. Alauthman, A. Almomani, "Feature Selection Using a Machine Learning to classify a Malware", Springer Nature Switzerland, 889-904, 2020 

  4. H.S. Anderson, P. Roth,"An open dataset for training static PE malware machine learning models", arXiv preprint arXiv:1804.04637, 2018 

  5. 박창욱, 정현지, 서광석, 이상진, "퍼지해시를 이용한 유사 악성코드 분류모델에 관한 연구", 정보보호학회논문지, 1325-1336, 2012.12 

  6. MITRE, ATT&CK, "https://attack.mitre.org" 

  7. 안명길, 이정륜, "사이버 전투실험 분석을 위한 MITRE ATT&CK 기반의 시스템 구성 및 방법론 연구", 한국컴퓨터정보학회논문지, 31-37, 2020.8 

  8. 한국인터넷진흥원, "TTPs#3 공격자의 악성코드 활용 전략 분석", 2020.9 

  9. 한국인터넷진흥원, "머신러닝 기반 악성코드 분석 알고리즘 적합성 연구", 2017.8 

  10. R. Ronen, M. Radu, C. Feuerstein, E. Yom-Tov, and M. Ahmadi, "Microsoft malware classification challenge", arXiv preprint arXiv:1802.10135, 2018 

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