한국정보처리학회:학술대회논문집 (Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference)

한국정보처리학회 (Korea Information Processing Society)
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딥러닝 기반 파일리스 악성코드 탐지 기법의 연구

A Study on Detecting Fileless Malware Using Deep Learning

  • 채승언 (호남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 김봉현 (호남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이차규 (호남대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 최선오 (호남대학교 컴퓨터공학과)
  • Chae, Seung-Un (Dept. of Computer Engineering, Ho-Nam University) ;
  • Kim, Bong-Hyun (Dept. of Computer Engineering, Ho-Nam University) ;
  • Lee, Cha-Gyu (Dept. of Computer Engineering, Ho-Nam University) ;
  • Choi, Sunoh (Dept. of Computer Engineering, Ho-Nam University)
  • 발행 : 2020.11.05
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초록

기존 악성코드 탐지 방법의 한계점과 심층 학습기술의 적용을 통한 악성코드의 탐지 및 분류방법을 기술하고 탐지에서의 각 학습모델에 대한 테스트 성능 과정 정확도를 비교하여 파일리스 악성코드 탐지에서의 심층 학습기술의 유용성과 발전 가능성을 판단하려 한다.

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