머신러닝을 이용한 악성코드 수집 및 분석기법

• 영문명: Malicious Code Collection and Analysis Technique using Machine Learning
• 발행기관: 한국IT서비스학회
• 저자명: 김장일(Jang Il Kim) 정용규(Yong Gyu Jung)
• 간행물 정보: 『한국IT서비스학회 학술대회 논문집』2017춘계학술대회, 525~527쪽, 전체 3쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.05.30

국문 초록

국내의 인공지능에 대한 관심과 준비는 이제 출발단계이다. 매 순간 새로운 침해위협이 기하급수적으로 출몰하고 있고 각종 시스템의 보안 솔루션을 우회하면서 목적한 바를 달성하는 정교한 사이버공격 환경에서는 지능적인 위협탐지와 분석, 대응, 예측을 위해 보안 분야에서도 필요한 기술이 머신러닝을 이용한 인공지능 기술이다. 본 연구에서는 엔드포인트로 부터 유입되는 다양한 비정형 데이터를 수집하여 수집된 데이터를 토대로 현재에 기하급수적으로 증가하고 있는 악성코드로 인한 침해사고 및 이를 통해 수집된 정보를 미래예측 모델에 적용하여 차단기법으로 발전시킬 수 있도록 하는 모델을 구현한다.

목차

요약

1. 서론

2. 본론

3. 결론

참고문헌