초록 ▼

□ 연구개발 목표 및 내용
￭ 최종 목표
1. 악성코드의 코드수준/실행로그 수준의 특징을 모델링하는 딥러닝기반 악성코드 탐지 시스템 개발
2. 지능형 빅데이터 보호를 위한 실제와 유사한 가상의 악성코드를 생성하고 학습하여 Zero-day 공격에 견고한 고도화 방법 연구
3. 악성코드 샘플에 기반한 스마트폰 및 플랫폼으로 확장 가능한 탐지 시스템 개발
￭ 전체 내용
1. 컨볼루션 연산, 게이팅 연산을 포함하는 딥러닝 기반 악성코드 탐지 시스템 개발을 위해 관련 연구 동향 파악 및 딥러닝 기반 악성 코드

□ 연구개발 목표 및 내용
￭ 최종 목표
1. 악성코드의 코드수준/실행로그 수준의 특징을 모델링하는 딥러닝기반 악성코드 탐지 시스템 개발
2. 지능형 빅데이터 보호를 위한 실제와 유사한 가상의 악성코드를 생성하고 학습하여 Zero-day 공격에 견고한 고도화 방법 연구
3. 악성코드 샘플에 기반한 스마트폰 및 플랫폼으로 확장 가능한 탐지 시스템 개발
￭ 전체 내용
1. 컨볼루션 연산, 게이팅 연산을 포함하는 딥러닝 기반 악성코드 탐지 시스템 개발을 위해 관련 연구 동향 파악 및 딥러닝 기반 악성 코드 탐지 시스템 프로토타입을 설계
2. GAN 기반 가상의 악성코드를 생성하고 데이터베이스를 구축하여 딥러닝으로 학습하는 탐지 방법론을 이론화하고 실행
3. 연구된 내용으로 Zero-day 공격 취약성 보완 가능성을 검증
4. 의미공간상에 사상된 악성코드 벡터의 시각화 및 분석 방법 개발
5. 크로스, 플래폼의 악성코드 관리용 데이터베이스 구축 및 탐지방법의 확장성을 검증
￭ 1단계(해당 시 작성)
• 목표 : 빅데이터 관련 연구동향 조사 및 딥러닝기반 악성코드 탐지 시스템 프로토타입 설계
• 내용
이미지기반, 시퀀스기반의 특징 모델링을 통해 악성코드의 코드수준/실행로그수준의 패턴 및 특징 추출 모듈 설계
서명 기반 악성코드 탐지모듈과의 포팅을 포함하는 시스템 프로토타입 개발
￭ 2단계(해당 시 작성)
• 목표 : GAN기반 가상의 악성코드 생성모듈의 개발을 통한 Zero-day공격 탐지 방법 고도화
• 내용
실제 악성코드와 극도로 비슷한 가상의악성코드에 대한 의미공간 벡터 시각화 및 분석방법 개발
GAN 기반 앙상블기법의 악성코드 탐지 프레임을 제안
￭ 3단계(해당 시 작성)
• 목표 : 서명기반/딥러닝기반 탐지시스템의 앙상블방법 개발 및 크로스-플랫폼 확장성 검증
• 내용
분류정확도 최대화를 위한 각 모듈의 분류결과를 분석하고 탐지시스템들간의비교 앙상블을 통한 성능 향상 검증
분류정확도 최대화를 위한 각 모듈의 분류결과 분석 및 시중 탐지시스템과의 성능 비교

□ 연구개발성과
￭ 1차 연도
○ 과학적 성과
- 비SCI 논문 2건
- 학술저널 1건
- 학술발표 5건
￭ 2차 연도
○ 과학적 성과
- 학술저널 1건(우수논문상)
- 학술대회 발표 4건
￭ 3차 연도
○ 과학적 성과
- 학술저널 1건(우수논문상)
- 학술대회 발표 3건(국외)
○ 경제적 성과
- 대학원진학 3명

□ 연구개발성과 활용계획 및 기대 효과
기술적 측면에서 빅데이터 보안 분석에 인공지능을 활용하는 연구 기반을 마련하였으며 악성코드 분석 연구에 적합한 인공지능 학습 프레임워크 기술을 제안함. 이로 인한 악성코드 감염으로의 경제적 손실을 줄일 수 있을 것으로 기대함. 또한 인력적 측면에서 융복합 연구의 필요성을 입증하였고 인공지능 학습을 활용한 빅데이터 분석 분야 전문가양성에 기여할 수 있을 것으로 기대함

(출처 : 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 6
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 정도 ... 10
• 1) 연구수행 결과 ... 10
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도 ... 15
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 15
• 6. 참고문헌 ... 16
• 끝페이지 ... 17