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[국내논문] 랜섬웨어 방지를 위한 딥러닝 기반의 사용자 비정상 행위 탐지 성능 평가
Deep Learning based User Anomaly Detection Performance Evaluation to prevent Ransomware 원문보기

한국소프트웨어감정평가학회 논문지 = Journal of software assessment and valuation, v.15 no.2, 2019년, pp.43 - 50  

이예슬 (엘에스웨어(주)) ,  최현재 (엘에스웨어(주)) ,  신동명 (엘에스웨어(주)) ,  이정재 (숭실사이버대학교)

초록
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IT 기술의 발달에 따라, 컴퓨터 관련 범죄가 빠르게 급증하고 있으며 특히 최근에는 국내외에서 랜섬웨어감염에 대한 피해가 급격하게 늘어나고 있다. 기존의 보안 솔루션으로는 랜섬웨어 감염을 방지하기에는 역부족이며 나날이 발전하는 악성코드 및 랜섬웨어와 같은 위협을 방지하기 위해서는 딥러닝 기술을 결합하여 비정상 행위 및 이상 징후를 탐지하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 CNN-LSTM 모델 및 다양한 딥러닝 모델을 사용하여 사용자 비정상 행위를 탐지하는 기법을 제안했으며, 그중 제안하는 모델인 CNN-LSTM 모델의 경우 액 99%의 정확도로 사용자 비정상 행위를 탐지해내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 활용하여 사용자 비정상 행위의 랜섬웨어 특징점을 파악하여 랜섬웨어를 방지하는 시스템을 마련하는 데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

With the development of IT technology, computer-related crimes are rapidly increasing, and in recent years, the damage to ransomware infections is increasing rapidly at home and abroad. Conventional security solutions are not sufficient to prevent ransomware infections, and to prevent threats such a...

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