한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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SVM(Support Vector Machine)을 이용한 안드로이드 기반의 악성코드 탐지

Android-based Malware Detection Using SVM

  • 김기현 (강원대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 함효식 (강원대학교 컴퓨터과학과) ;
  • 최미정 (강원대학교 컴퓨터과학과)
  • Kim, Ki-Hyun (Dept. of Computer Science, Kangwon National University) ;
  • Ham, Hyo-sik (Dept. of Computer Science, Kangwon National University) ;
  • Choi, Mi-Jung (Dept. of Computer Science, Kangwon National University)
  • 발행 : 2013.11.08
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초록

모바일 단말은 다양한 서비스와 컨텐츠를 지원하지만, 최근 모바일 악성코드의 급증으로 인하여 사용자에게 개인 정보 유출, 요금 과다 등의 피해를 초래하고 있다. 특히, 안드로이드 플랫폼은 오픈 플랫폼으로서 공격자들이 악성코드를 배포하기에 유리한 환경을 가지고 있어 시그니처/행위기반 분석방법을 통한 악성코드 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 악성코드를 탐지하기 위한 Feature를 선정하였다. 또한 SVM(Support Vector Machine) 기계학습 알고리즘을 통하여 악성코드 탐지성능을 분석하고 우수성을 검증하였다.

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