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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서울대학교 산학협력단 Seoul National University |
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보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2013-04 |
과제시작연도 | 2012 |
주관부처 | 교육과학기술부 Ministry of Education and Science Technology(MEST) |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO201300034414 |
과제고유번호 | 1345170971 |
사업명 | 중견연구자지원 |
DB 구축일자 | 2013-12-21 |
키워드 | 컴퓨터 바이러스.다형변이.데이터 마이닝.최적화.유전 알고리즘.인공지능.컴퓨터 보안.패턴 인식.프로그램 자동 생성.computer virus.polymorphism.data mining.optimization.genetic algorithm.artificial intelligence.computer security.pattern recognition.automatic program generation. |
DOI | https://doi.org/10.23000/TRKO201300034414 |
연구의 목적 및 내용
인터넷의 발달에 따라 바이러스가 너무 쉽게 전파되고 있다. 네트웍을 기반으로 형성된 정보사회에서 이 문제는 점점 더 심각해지고 있다. 기존 바이러스의 변종을 쉽게 만들어내는 기술도 등장하여, 새로운 바이러스가 나타났을 때 기존 백신 소프트웨어들이 빠르게 대응하지 못한다. 본 연구실에서는 유전 알고리즘을 이용하여 기존에 경험하지 못한 바이러스의 변종들을 제로데이에 탐지하는 초기 기술이 성과를 보고 있는 단계에 있다. 이를 확장하여 다형변이 바이러스 감지 시스템을 개발한다. 연구는 크게 3단계로 이루어진다.
Purpose&contents
Computer malware is spreading very easily as internet grows. It is becoming a serious threat in the society of network based on information technology. Existing anti-virus softwares cannot detect new viruses when they come out, because of the technology which generates polymorphi
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