• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.555-556
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• 2021

In this paper, we propose a malware family classification scheme using malware visualization and transfer learning. The malware can be easily reused or modified. However, traditional malware detection techniques are vulnerable to detecting variants of malware. Malware belonging to the same class are converted into images that are similar to each other. Therefore, the proposed method can classify malware with a deep learning model that has been verified in the field of image classification. As a result of an experiment using the VGG-16 model on the Malimg dataset, the classification accuracy was over 98%.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.11 no.11
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• pp.137-142
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• 2021

Although the internet has gained many conveniences and benefits, it is causing economic and social damage to users due to intelligent malware. Most of the signature-based anti-virus programs are used to detect and defend this, but it is insufficient to prevent malware variants becoming more intelligent. Therefore, we proposes a model that detects and defends the intelligent malware that is pouring out in the paper. The proposed model learns by imaging the characteristics of malware based on deeplearning, and detects newly detected malware variants using the learned model. It was shown that the proposed model detects not only the existing malware but also most of the variants that transform the existing malware.

• Annual Conference of KIPS
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• 2020.05a
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• pp.222-223
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• 2020

최근 악성코드로 인한 피해가 증가하고 있다. 악성코드는 악성코드가 속한 종류에 따라서 대응하는 방법도 다르기 때문에 악성코드를 종류별로 분류하는 연구도 중요하다. 기존에는 악성코드 시각화 과정을 통해서 생성된 악성코드의 글로벌 이미지를 사용해 악성코드를 각 종류별로 분류한다. 글로벌 이미지를 악성코드로부터 추출한 바이너리 정보를 사용해서 생성한다. 하지만, 글로벌 이미지만을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류하는 경우 악성코드의 종류별로 중요한 특징을 고려하기 않기 때문에 분류 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 악성코드의 글로벌 이미지에 악성코드의 종류별 특징을 나타내기 위한 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용한 악성코드 분류 방법을 제안한다. 첫 번째, 악성 코드로부터 바이너리를 추출하고 추출된 바이너리를 사용해서 글로벌 이미지를 생성한다. 두 번째, 악성 코드로부터 로컬 특징을 추출하고 악성코드의 종류별 핵심 로컬 특징을 단어-역문서 빈도(Term Frequency Inverse Document Frequency, TFIDF) 알고리즘을 사용해 선택한다. 세 번째, 생성된 글로벌 이미지에 악성코드의 패밀리별 핵심 특징을 픽셀화해서 적용한다. 네 번째, 생성된 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용해서 컨볼루션 모델을 학습하고, 학습된 컨볼루션 모델을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.6
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• pp.1177-1183
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• 2018

Recent developments in machine learning have attracted a lot of attention for techniques such as machine learning and deep learning that implement artificial intelligence. In this paper, binary malicious code using deep learning based R-CNN is imaged and the feature is extracted from the image to classify the family. In this paper, two steps are used in deep learning to image malicious code using CNN. And classify the characteristics of the family of malicious codes using R-CNN. Generate malicious code as an image, extract features, classify the family, and automatically classify the evolution of malicious code. The detection rate of the proposed method is 93.4% and the accuracy is 98.6%. In addition, the CNN processing speed for image processing of malicious code is 23.3 ms, and the R-CNN processing speed is 4ms to classify one sample.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.05a
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• pp.212-215
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝의 CNN(Convolution Neural Network) 학습을 통하여 악성코드를 실행시키지 않고서 악성코드 변종을 패밀리 그룹으로 분류하는 방법을 연구한다. 먼저 데이터 전처리를 통해 3가지의 서로 다른 방법으로 악성코드 이미지와 메타데이터를 생성하고 이를 CNN으로 학습시킨다. 첫째, 악성코드의 byte 파일을 8비트 gray-scale 이미지로 시각화하는 방법이다. 둘째, 악성코드 asm 파일의 opcode sequence 정보를 추출하고 이를 이미지로 변환하는 방법이다. 셋째, 악성코드 이미지와 메타데이터를 결합하여 분류에 적용하는 방법이다. 이미지 특징 추출을 위해서는 본고에서 제안한 CNN을 통한 학습 방식과 더불어 3개의 Pre-trained된 CNN 모델을 (InceptionV3, Densnet, Resnet-50) 사용하여 전이학습을 진행한다. 전이학습 시에는 마지막 분류 레이어층에서 본 논문에서 선택한 데이터셋에 대해서만 학습하도록 파인튜닝하였다. 결과적으로 가공된 악성코드 데이터를 적용하여 9개의 악성코드 패밀리로 분류하고 예측 정확도를 측정해 비교 분석한다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.54 no.2
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• pp.76-82
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• 2017

Malware, including ransomware to quickly detect, in this study, to provide an analysis method of malicious code through the image analysis that has been learned in the deep learning of artificial intelligence. First, to analyze the 2,400 malware data, and learning in artificial neural network Convolutional neural network and to image data. Extracts subgraphs to convert the graph of abstracted image, summarizes the set represent malware. The experimentally analyzed the malware is not how similar. Using deep learning of artificial intelligence by classifying malware and It shows the possibility of accurate malware detection.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.1
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• pp.197-208
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• 2016

In this paper, we propose a method based on a convolutional neural network which is one of the deep neural network. So, we convert a malware code to malware image and train the convolutional neural network. In experiment with classify 9-families, the proposed method records a 96.2%, 98.7% of top-1, 2 error rate. And our model can classify 27 families with 82.9%, 89% of top-1,2 error rate.

• Annual Conference of KIPS
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• 2022.05a
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• pp.432-435
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• 2022

최근 IT 산업의 지속적인 발전으로 사용자들을 위협하는 악성코드, 피싱, 랜섬웨어와 같은 사이버 공격 또한 계속해서 발전하고 더 지능화되고 있으며 변종 악성코드도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 지금까지의 시그니처 패턴 기반의 탐지법으로는 이러한 방대한 양의 알려지지 않은 악성코드를 탐지할 수 없다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 악성코드를 탐지하는 기법들이 제안되고 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 모델 중 낮은 인식 오류율을 지닌 모델을 선정하여 정확도(Accuracy)와 F1-score 평가 지표를 통해 비교하고자 한다. 두 가지의 악성코드 이미지화 방법을 사용하였으며, 2015 년 이후 ILSVRC 에서 우승을 차지한 모델들과, 추가로 2019 년에 발표된 EfficientNet 을 사용하여 악성코드 이미지를 분류하였다. 그 결과 2 바이트를 한 쌍의 좌표로 변환하여 생성한 256 * 256 크기의 악성코드 이미지를 ResNet-152 모델을 이용해 분류하는 것이 우수한 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.715-718
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• 2021

정보통신 기술이 발전함에 따라 악의적인 공격을 통해 보안문제를 발생시키고 있다. 또한 새로운 악성코드가 유포되어 기존의 시그니처 비교방식은 새롭게 발생하는 악성코드를 빠르게 분석 할 수 없다. 새로운 악성코드를 빠르게 분석하고 방어기법을 제안하기 위해 악성코드의 패밀리를 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 악성코드의 바이너리 파일을 이용해 시각화하고 CNN모델을 통해 분류한다. 또한 정확도를 높이기 위해 LBP, HOG를 통해 악성코드 이미지에서 중요한 특성을 찾고 데이터 클래스 불균형에서 오는 문제를 앙상블 모델을 통해 해결하는 시스템을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.257-258
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• 2017

머신러닝 기법을 다양한 분야에 사용되는 연구가 한창이다. 본 논문에서는 악성 코드의 분류 시스템에 머신러닝 기법을 적용하였다. 악성 코드 파일을 적당한 크기로 이미지화하여 텐서 플로우의 인셉션 V3에 적용하였다. 실험 결과, 이미지의 사이즈 조정과 파라미터 조정을 통해 매우 만족할 만한 수준으로 악성 코드를 잘 분류함을 확인할 수 있었다.