신경망을 이용한 소프트웨어 취약 여부 예측 시스템 (Software Vulnerability Prediction System Using Neural Network)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보보호학회
· 수록지 정보 : 정보보호학회논문지 / 29권 / 3호 / 557 ~ 564페이지
· 저자명 : 최민준, 구동영, 윤주범

초록

소프트웨어의 증가에 따라 소프트웨어의 취약점도 함께 증가하고 있다. 다양한 소프트웨어는 다수의 취약점이 존재할 수 있으며 취약점을 통해 많은 피해를 받을 수 있기 때문에 빠르게 탐지하여 제거해야 한다. 현재 소프트웨어의취약점을 발견하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있지만, 수행 속도가 느리거나 예측 정확도가 높지 않다. 따라서 본논문에서는 신경망 알고리즘을 이용하여 소프트웨어의 취약 여부를 효율적으로 예측하는 방법을 제안하며 나아가 기계학습 알고리즘을 이용한 기존의 시스템과 예측 정확도를 비교한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 예측 시스템이가장 높은 예측률을 보였다.

영어초록

As the number and type of software increases, those security vulnerabilities are also increasing. Various types of softwaremay have multiple vulnerabilities and those vulnerabilities as they can cause irrecoverable significant damage must bedetected and deleted quickly. Various studies have been carried out to detect the vulnerability of the current software, but itis slow, and prediction accuracy is low. Therefore, in this paper, we describe a method to efficiently predict softwarevulnerability by using neural network algorithm and compare prediction accuracy with conventional system using machinelearning algorithm. As a result of the experiment, the prediction system proposed in this paper showed the highest predictionrate.

참고자료

· 없음