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Convolutional Neural Network 기반의 악성코드 이미지화를 통한 패밀리 분류 -
분야 공학 > 로봇
저자 석선희 김호원
발행기관 한국정보보호학회
간행물정보 정보보호학회논문지 2016년, 정보보호학회논문지 제26권 제1호, 197page~208page(총12page)
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메모리 추가 신경망을 이용한 희소 악성코드 분류 -
 
 
목차
부제 : Visualized Malware Classification Based-on Convolutional Neural Network
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안 모델
Ⅳ. 실험
Ⅴ. 분석
Ⅵ. 결론
References
 
 
국문초록
본 논문에서는 악성코드를 실행시키지 않고 패밀리를 분류하는 방법으로 악성 코드 파일을 8-bit gray-scale 이미지로 시각화 하고 이미지 인식분야에서 널리 쓰이고 있는 convolutional neural network를 통해 악성코드를 분류해내는 기법을 제안한다. 9개의 악성코드 패밀리로 분류해 내는 실험의 Top-1,2 예측 정확도는 각각 96.2%, 98.7%을 기록하였고, 27개의 패밀리를 분류하는 실험의 경우 Top-1 예측 정확도는 82.9%, Top-2는 89%로 악성코드 패밀리를 분류할 수 있다.
 
 
영문초록
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.
 
 
Malware Classification, Malware Image, Convolutional Neural Network
 
 
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