Machine-Learning Anti-Virus Program Based on TensorFlow

텐서플로우 기반의 기계학습 보안 프로그램

Peace on the Korean Peninsula is threatened by physical aggressions and cyber terrors such as nuclear tests, missile launchings, senior government officials' smart phone hackings and DDos attacks to banking systems. Cyber attacks such as vulnerability for the hackings, malware distributions are generally defended by passive defense through the detecting signs of first invasion and attack, data analysis, adding library and updating vaccine programs. In this paper the concept of security program based on Google TensorFlow machine learning ability to perform adding libraries and solving security vulnerabilities by itself is researched and proposed.

최근 북한은 핵실험, 미사일 발사 등 물리적 도발은 물론 고위 공직자에 대한 스마트폰 해킹, 금융권에 대한 디도스(DDoS) 공격 등 사이버 테러를 감행하며 한반도 내 위협의 수위를 높이고 있다. 취약점에 대한 해킹, 악성코드 배포 등을 통해 이루어지는 사이버 공격은 일반적으로 최초의 침입과 공격 징후가 감지된 후 데이터 분석을 통해 백신의 라이브러리 추가 및 업데이트, 보안 취약성을 보완하는 등 소극적인 대응 방법을 취하고 있다. 본 논문에서는 프로그램 스스로 취약점을 분석하고 자가 라이브러리 추가, 보안 취약점 해결 등을 수행하는 구글 텐서플로우(TensorFlow) 기반의 기계학습 능력을 갖춘 보안 프로그램에 관한 개념을 연구하고 제안하였다.