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NTIS 바로가기주관연구기관 | 동국대학교 DongGuk University |
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연구책임자 | 정영식 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2023-03 |
과제시작연도 | 2022 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202300011262 |
과제고유번호 | 1711162069 |
사업명 | 개인기초연구(과기정통부) |
DB 구축일자 | 2023-10-18 |
키워드 | 사물인터넷.악성코드 탐지.딥 러닝.클라우드 중첩 가상 플랫폼.실시간 감지.Internet of Things.Malware Detection.Deep Learning.Cloud Nested Virtual Platform.Realtime Detection. |
□ 연구개요
본 연구인 클라우드 중첩 가상 플랫폼을 활용한 딥 러닝 기반 IoT 기기의 악성코드 탐지 프레임워크 개발은 윈도우, 리눅스 환경의 IoT 디바이스들을 위협하는 악성코드를 분석하고 탐지한다. 국방, 스마트 헬스케어, 스마트 홈/가전, 웨어러블 디바이스, 재난 등 IoT 서비스 분야가 다양해짐에 따라, IoT 디바이스들을 대상으로 한 취약점 공격, 분산 서비스 거부(distributed denial of service, DDoS) 공격, 제어 기능 탈취 등의 보안 위협들이 지능적으로 변화되면서 고도화 되고 있다. 따라
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