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적대적 데이터를 이용한 기계학습 기반의 악성코드 분류기 공격 -
분야 공학 > 로봇
저자 윤성국 김창훈
발행기관 한국통신학회
간행물정보 한국통신학회논문지 2018년, 한국통신학회논문지 제43권 제1호, 77page~80page(총4page)
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목차
부제 : Machine Learning Based Malwae Code Classifier Attack Using Hostile Data
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 결론
References
 
 
국문초록
In order to find vulnerabilities of malware classification method, this paper proposes a new attack scheme that can reduce the accuracy of malware classification. To realize the proposed concept, we use the following procedures; 1) After learning an imitation model by using black-box attack strategy, 2) Crafting adversarial samples from the imitation model, and 3) attacking target model. An implementation by using the Microsoft’s data and experimental analysis show that the previously proposed malware classification accuracy can be forced to decrease from 77.82% to 53.21%.
 
 
영문초록
인공신경망을 이용한 악성코드 분류기법의 취약점을 제시하기 위해, 본 논문에서는 악성코드 분류모델의 정확도를 낮출 수 있는 공격기법을 제안한다. 공격의 절차는 1) 블랙박스 공격기법을 이용하여 모방모델을 학습시킨 후, 2) 적대적 데이터를 선택적으로 수집하고, 3) 수집된 데이터를 기반으로 공격을 실시한다. Microsoft사에서 제공하는 데이터를 이용하여 77.82%의 악성코드 분류 정확도를 보이는 기존 연구결과에 적용한 결과 그 정확도가 53.21%까지 감소함을 보인다.
 
 
Machine Learning, Black-box Attack, Vulnerability Analysis, Convolutional Neural Network, Malware Classifier
 
 
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