Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2024.05a
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  • Pages.377-380
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  • 2024
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on BERT and LSTM-based Ransomware family classification methods using User-defined functions

사용자 정의 함수를 이용한 BERT 와 LSTM 기반 랜섬웨어 패밀리 분류 방법 연구

  • Jinha Kim (Dept. of Computer Science, Hanyang University) ;
  • Doo-Seop Choi (Dept. of Computer Science, Hanyang University) ;
  • Eul Gyu Im (Dept. of Computer Science, Hanyang University)
  • 김진하 (한양대학교 컴퓨터.소프트웨어학과) ;
  • 최두섭 (한양대학교 컴퓨터.소프트웨어학과) ;
  • 임을규 (한양대학교 컴퓨터.소프트웨어학과)
  • Published : 2024.05.23
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Abstract

최근 악성코드 제작 기술의 고도화에 따라 악성코드의 변종이 전세계적으로 급격히 증가하고 있다. 이러한 대량의 악성코드를 신속하고 정확하게 탐지하기 위한 새로운 악성코드 탐지 기술에 관한 연구가 절실히 필요하다. 본 연구는 기존의 정적 분석과 동적 분석 방법의 한계를 극복하기 위한 방법을 제안한다. 신속한 데이터 수집을 위하여 정적 분석을 이용하여 사용자 정의 함수의 어셈블리어 데이터를 수집하고 BERT 로 임베딩하고 LSTM 으로 악성코드를 분류하는 모델을 제안한다. 분류 데이터는 행위가 정확한 랜섬웨어를 사용하였고 총 세 종류의 랜섬웨어를 분류하였고 다중 분류의 결과로 85.5%의 분류 정확도를 달성하였다.

Keywords

Acknowledgement

This work was supported by the National Research Foundation of Korea(NRF) grant funded by the Korea government(MSIT) (No. NRF-2022R1A4A1032361)

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