API Call Time Interval을 활용한 머신러닝 기반의 악성코드 탐지

Vol. 30, No. 1, pp. 51-58, 2월. 2020
10.13089/JKIISC.2020.30.1.51, Full Text:
Keywords: Machine Learning, Malware detection, Time Interval, AI
Abstract

사이버 위협에 있어서 악성코드를 활용하는 것은 시대를 불문하고 지속적으로 활용되고 있고, 앞으로 IT기술이 발전하여도 여전히 주요한 공격 방법이 될 것이다. 따라서 이러한 악성코드를 탐지하기 위한 연구는 끊임없이 다양 한 방법으로 시도되고 있다. 최근에는 AI 관련 기술이 발전하면서 악성코드 탐지에도 이와 관련한 연구를 많이 진행 하고 있다. 본 연구에서는 동적분석 데이터 중 API Call이 발생하는 각각의 호출간격, 즉 시간차이(Time Interval)을 중심으로 특징값(Feature)을 생성하고, 이를 머신러닝 기법에 적용하여 악성코드를 탐지하는 방안을 제시하고자 한다.

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Cite this article
[IEEE Style]
Y. M. Cho and H. Y. Kwon, "Machine Learning Based Malware Detection Using API Call Time Interval," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 30, no. 1, pp. 51-58, 2020. DOI: 10.13089/JKIISC.2020.30.1.51.

[ACM Style]
Young Min Cho and Hun Yeong Kwon. 2020. Machine Learning Based Malware Detection Using API Call Time Interval. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 30, 1, (2020), 51-58. DOI: 10.13089/JKIISC.2020.30.1.51.