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NTIS 바로가기주관연구기관 | 호서대학교 Hoseo University |
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연구책임자 | 이태진 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2021-03 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202100017182 |
과제고유번호 | 1711109977 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-02-12 |
키워드 | 악성코드 분석.악성코드 그룹분류.악성코드 난독화 .Malware Detection.Malware Classification.Malware Obfuscation.CNN.LSH. |
□ 연구개요
악성코드에서 가장 어려운 점인 Malware Obfuscation에 대해, 다수의 Approach를 종합분석하여 해결할 수 있는 Key Feature를 마련하고, Convolutional Neural Network 및 Locality Sensitive Hashing를 이용한 악성코드 분석 원천기술 연구
□ 연구 목표대비 연구결과
o 본 과제의 핵심연구내용인 아래 범주에 대해 다양한 연구를 수행하였음
- Convolutional Neural Network 기반 Malware Detection
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