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기사명/저자명
윈도우 악성코드 분류 시스템에 관한 연구 / 서희석 ; 최중섭 ; 주필환 인기도
발행사항
서울 : 한국시뮬레이션학회, 2009.03.31
수록지명
한국시뮬레이션학회 논문지. 제18권 제1호 (2009. 3), pp.63-70
자료실
[서울관] 정기간행물실(524호)  도서위치안내(서울관)
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제어번호
KINX2009062778
원문
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KISTI
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목차

윈도우 악성코드 분류 시스템에 관한 연구 / 서희석 ; 최중섭 ; 주필환 1

ABSTRACT 1

요약 1

1. 서론 1

2. 악성코드 그룹 2

2.1. TROJAN(트로이 목마) 2

2.2. DOWNLODER(다운로더) 2

2.3. FILE VIRUS(파일 바이러스) 2

2.4. WORM(웜) 2

2.5. DROPPER(드롭퍼) 2

2.6. KEYLOGGER(키로거) 2

2.7. BOT(봇) 2

2.8. BACKDOOR(백도어) 3

2.9. ADWARE/SPYWARE(애드웨어/스파이웨어) 3

3. 그룹 내 클러스터 3

4. 유사도 계산 방법 3

4.1. 정량적 분석 3

4.2. 정성적 분석 5

5. 시스템 구조 5

6. 테스트 시스템 6

7. 결론 및 향후 연구계획 7

참고문헌 8

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본 과제의 목표는 윈도우 환경에서 동작하는 악성코드를 분류하기 위한 방법론을 제시하고, 시험용 분류 시스템을 개발하는데 있다. 악성코드를 크게 9개의 그룹으로 분류하고, 이를 다시 그룹의 특성이 맞는 여러 개의 클러스터로 구분하였다. 해당 클러스터에 속하는 악성코드는 최소한 클러스터의 기본 속성은 만족시킨다. 또한 악성코드가 소속되는 각각의 클러스터에서는 기준점을 기반으로 악성코드의 유사도가 계산되며, 이 유사도에 의해서 악성코드 분석가들은 기존의 악성코드와 새로운 악성코드의 유형 및 관련 정도를 파악하게 된다. 악성코드 분류 시스템은 정량적 분석과 정성적인 분석에 대한 결과를 보여주며, 챠트를 통하여 보기 쉽게 내용을 파악할 수 있다. 매일 수천 건의 악성코드가 발견되는 상황에서 악성코드 분석가들에게 기존 악성코드와의 유사도를 제공함으로써 분석의 시간과 노력을 줄여 줄 수 있다. 본 연구의 성과물은 향후 악성코드 예측 시스템의 초석으로 활용될 수 있을 것이다.

This project presents a classification methodology for malicious codes in Windows OS (Operating System) environment, develops a test classification system. Thousands of malicious codes are brought in every day. In a result, classification system is needed to analyzers for supporting information which newly brought malicious codes are a new species or a variety. This system provides the similarity for analyzers to judge how much a new species or a variety is different to the known malicious code. It provides to save time and effort, to less a faulty analysis. This research includes the design of classification system and test system. We classify the malicious codes to 9 groups and then 9 groups divide the clusters according to the each property. This system provides the similarity for analyzers to save time and effort. It is used prospect system of malicious code in the future.

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기사명 저자명 페이지 원문 기사목차
무선 메쉬 네트워크에서 인터페이스 수와 성능에 관한 연구 오치문 ;김화종 ;이구연 ;정충교 pp.1-7 원문보기 (음성지원) 보기
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퍼지기반 Segment-Boost 방법을 통한 효과적인 얼굴인식 장원석 ;노창현 ;이종식 pp.17-25 원문보기 (음성지원) 보기
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윈도우 악성코드 분류 시스템에 관한 연구 서희석 ;최중섭 ;주필환 pp.63-70 원문보기 (음성지원) 보기

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2 Untitled 미소장
3 Untitled 미소장
4 Untitled 미소장
5 Untitled 미소장
6 악성 코드 동향과 그 미래 전망 소장
7 Simulating cyber attacks, defences, and consequences 네이버 미소장
8 Survivability: protecting your critical systems 네이버 미소장
9 Study on the Classification and Naming Convention of Malicious Code 소장
10 Untitled 미소장
11 Untitled 미소장
12 Untitled 미소장
13 Untitled 미소장
14 Untitled 미소장
15 Untitled 미소장
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