Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)

Korean Society of Computer Information (한국컴퓨터정보학회)
권호 표지

Analysis of Malware Image Data Augmentation based on GAN

GAN 기반의 악성코드 이미지 데이터 증강 분석

  • Won-Jun Lee (Dept. of Cyber Security, Pai Chai University) ;
  • ChangHoon Kang (Dept. of Cyber Security, Pai Chai University) ;
  • Ah Reum Kang (New Technology Innovation and Convergence University Project Group, Pai Chai University)
  • 이원준 (배재대학교 사이버보안학과) ;
  • 강창훈 (배재대학교 사이버보안학과) ;
  • 강아름 (배재대학교 신기술혁신융합대학사업단)
  • Published : 2024.01.17
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Abstract

다양한 변종들의 존재와 잘 알려지지 않은 취약점을 이용한 공격은 악성코드 수집을 어렵게 하는 요인들이다. 부족한 악성코드 수를 보완하고자 생성 모델을 활용한 이미지 기반의 악성코드 데이터를 증강한 연구들도 존재하였다. 하지만 생성 모델이 실제 악성코드를 생성할 수 있는지에 대한 분석은 진행되지 않았다. 본 연구는 VGG-11 모델을 활용해 실제 악성코드와 생성된 악성코드 이미지의 이진 분류하였다. 실험 결과 VGG-11 모델은 99.9%의 정확도로 두 영상을 다르게 판단한다

Keywords

Acknowledgement

Following are results of a study on the "Convergence and Open Sharing System" Project, supported by the Ministry of Education and National Research Foundation of Korea.

References

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