Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2019.07a
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- Pages.121-122
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- 2019
A Study on Sliding Window based Machine Learning for Web Shell Detection
슬라이딩윈도우 기반 머신러닝을 활용한 웹쉘탐지 방안 연구
- Kim, Kihwan (ETRI) ;
- Lee, DongGeun (F1security Corp) ;
- Yi, Hyoung (F1security Corp) ;
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Shin, Yongtae
(Dept. of Computer Science, Sungsil University)
- Published : 2019.07.10
Abstract
본 논문에서는 웹쉘을 탐지하기 위한 방법 중 하나로 슬라이딩윈도우 기반 머신러닝을 활용하는 방안을 제안하고자 한다. 웹 공격에 많이 활용되는 웹쉘의 탐지를 위하여 제안하는 슬라이딩윈도우 기반의 탐지 기법은 시간이 지남에 따라 발전해가는 웹쉘 탐지 우회 기술에 대응하여 보다 정확한 탐지를 제공하는 기술이며, 이를 기반으로 웹쉘의 다양한 변종 또한 탐지할 수 있다. 본제안의 경우 코드의 부분별 위험도를 측정 및 제공하여 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.