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NTIS 바로가기주관연구기관 | 전북대학교 Chonbuk National University |
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연구책임자 | 최선오 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2022-03 |
과제시작연도 | 2021 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
등록번호 | TRKO202200013762 |
과제고유번호 | 1711143730 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2022-10-19 |
키워드 | 딥러닝.파일리스공격.파워쉘.Deep Learning.Fileless Attack.Powershell. |
최근 기존의 파일검사 기반의 백신엔진을 회피하기 위한 Fileless 공격이 많이 일어나고 있다. Fileless 공격은 악성코드가 로컬시스템의 파일디스크에 쓰여지는 파일 형태로 존재하는 것이 아니고 메모리 상에서 Powershell 스크립트 형태로 실행되게 된다. 또한 이렇게 메모리 상에서 실행되는 스크립트의 악성여부를 판단하는 것은 쉽지 않다. 이 연구에서는 Fileless 공격에 사용되는 Powershell 스크립트로부터 특징데이터를 추출하고 딥러닝 기술을 활용하여 악성 스크립트를 탐지하고자 한다. 또한 메모리 상에서 실행되는
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