Bidirectional LSTM based light-weighted malware detection model using Windows PE format binary data

Since 99% of PCs operating in the defense domain use the Windows operating system, detection and response of Window-based malware is very important to keep the defense cyberspace safe. This paper proposes a model capable of detecting malware in a Windows PE (Portable Executable) format. The detection model was designed with an emphasis on rapid update of the training model to efficiently cope with rapidly increasing malware rather than the detection accuracy. Therefore, in order to improve the training speed, the detection model was designed based on a Bidirectional LSTM (Long Short Term Memory) network that can detect malware with minimal sequence data without complicated pre-processing. The experiment was conducted using the EMBER2018 dataset, As a result of training the model with feature sets consisting of three type of sequence data(Byte-Entropy Histogram, Byte Histogram, and String Distribution), accuracy of 90.79% was achieved. Meanwhile, it was confirmed that the training time was shortened to 1/4 compared to the existing detection model, enabling rapid update of the detection model to respond to new types of malware on the surge.

윈도우 PE 포맷 바이너리 데이터를 활용한 Bidirectional LSTM 기반 경량 악성코드 탐지모델

군(軍) PC의 99%는 윈도우 운영체제를 사용하고 있어 안전한 국방사이버공간을 유지하기 위해서는 윈도우 기반 악성코드의 탐지 및 대응이 상당히 중요하다. 본 연구에서는 윈도우 PE(Portable Executable) 포맷의 악성코드를 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 탐지모델을 구축함에 있어서는 탐지의 정확도보다는 급증하는 악성코드에 효율적으로 대처하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트에 중점을 두었다. 이에 학습 속도를 향상시키기 위해 복잡한 전처리 과정 없이 최소한의 시퀀스 데이터만으로도 악성코드 탐지가 가능한 Bidirectional LSTM(Long Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 탐지모델을 설계하였다. 실험은 EMBER2018 데이터셋을 활용하여 진행하였으며, 3가지의 시퀀스 데이터(Byte-Entropy Histogram, Byte Histogram, String Distribution)로 구성된 특성 집합을 모델에 학습시킨 결과 90.79%의 Accuracy를 달성하였다. 한편, 학습 소요시간은 기존 탐지모델 대비 1/4로 단축되어 급증하는 신종 악성코드에 대응하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트가 가능함을 확인하였다.