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

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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N-grams를 사용한 CNN 기반의 악성코드탐지 기법 연구

Malware Detection Based on CNN with N-grams

  • 허정원 (동국대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 문봉교 (동국대학교 컴퓨터공학과)
  • Her, Jeong-Won (Dept. of Computer Science Engineering, Dongguk University) ;
  • Moon, Bong-Kyo (Dept. of Computer Science Engineering, Dongguk University)
  • 발행 : 2020.05.29
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초록

본 논문에서는 악성코드탐지 기법으로 n-grams를 사용한 특징 추출을 통해 이미지 인식 분야에서 널리 쓰이는 Convolutional Neural Network로 학습하는 프레임워크를 제안한다. 윈도우즈 실행 파일의 PE 포맷에서 특징을 추출하여 6-grams 확률을 구하고 grayscale 을 통해 이미지로 변환한다. 이것을 기존에 연구된 탐지방법과 비교하여 우수함을 보인다. 학습에 사용된 데이터는 총 55,000개로 5-folds 교차검증을 하였으며 예측 정확도는 98.87%였다.

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