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[국내논문] 머신러닝기반의 지도학습과 분류 알고리즘을 적용한 웹쉘 탐지시스템(MWSDS)제안 연구
Proposal and empirical study of web shell detection system (MWSDS) applying machine learning-based supervised learning and classification

한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호, 2024 Jan. 17, 2024년, pp.49 - 50  

김기환 (한국전자통신연구원) ,  이상도 (육군사관학교 컴퓨터과학과) ,  신용태 (숭실대학교 컴퓨터공학과)

초록
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본 논문에서는 웹쉘 악성코드를 정확하게 분류하고, 빠른시간안에 자동으로 웹쉘 분류 및 분석을 통하여 웹쉘을 탐지하기 위하여 인공지능 머신러닝 기반의 Supervised AI ML 및 Classification 알고리즘을 적용하여 빠른 시간안에 분류, 정확한 분석을 통하여 자동화된 탐지시스템인 MWSDS를 제안하고 웹쉘 실험 데이터를 통하여 실증하였다. 본제안의 경우 웹쉘악성코드 공격에 대한 대응뿐만아니라 관리적인 정보보호 체계수립을 통하여 보다 효과적이며, 지속적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.

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