프로젝트/악성코드 분석 썸네일형 리스트형 AI기반의 머신러닝기법을 활용한 악성코드 탐지 방법 - 정적분석 AI 기반 정보보호 R&D 데이터 챌린지 2018 예선전을 참여하고 작성한 보고서 입니다. 실제 대회에서 사용하였으며, 동적분석방법을 준비해갔으나 시간이 부족하다고 판단하여 정적분석으로 변경하였습니다. git: https://github.com/epicarts/AI_challenge2018 AI기반의 머신러닝기법을 활용한 악성코드 탐지 방법 - 정적분석 최영호 상명대학교(천안) 정보보안공학과 Ⅰ 서론 악성파일 내의 존재하는 유니코드(Unicode)나 아스키형태(ASCII)로 이루어져 있는 문자(String)가 유의미하지 않을까 하여 분석을 시도하였다. python을 사용하여 유니코드와 아스키 포맷방식의 문자열 feature를 추출하였고, 단어 임베딩 방법 중 하나인 Doc2Vec를 사용하여 벡터화 시켰다.. 더보기 AI기반의 머신러닝기법을 활용한 악성코드 탐지 방법 - 동적분석 AI 기반 정보보호 R&D 데이터 챌린지 2018 예선전을 참여하고 작성한 보고서 입니다. 동적 분석은 실제 대회에서 사용하지 못하였으나, 대회에서 제공하는 테스트셋을 활용하여 연구하였습니다. git: https://github.com/epicarts/AI_challenge2018 AI기반의 머신러닝기법을 활용한 악성코드 탐지 방법 - 동적분석 최영호 상명대학교(천안) 정보보안공학과 Ⅰ 서론 악성파일 내의 API가 호출 순서가 악성코드를 판단하는 중요한 feature가 된다는 연구(참고 1,2)를 보고 분석을 시도하였다. 데이터 전처리 과정으로 Cuckoo SandBox를 사용하여 Dynamic API feature를 추출하였고, 추출한 동적 API 시퀀스를 하나의 문서로 간주하고 단어 임베딩 방법 중 .. 더보기 이전 1 다음
