메모리 추가 신경망을 이용한 희소 악성코드 분류 (Rare Malware Classification Using Memory Augmented Neural Networks)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보보호학회
· 수록지 정보 : 정보보호학회논문지 / 28권 / 4호 / 847 ~ 857페이지
· 저자명 : 강민철, 김휘강

초록

악성코드의 수가 가파르게 증가하면서 기업 및 공공기관, 금융기관, 병·의원 등을 타깃으로 한 사이버 공격 피해사례가 늘어나고 있다. 이러한 흐름에 따라 학계와 보안 업계에서는 악성코드 탐지를 위한 다양한 연구를 진행하고있다. 최근 들어서는 딥러닝을 비롯해 머신러닝 기법을 적용하는 형태의 연구가 많이 진행되는 추세다. 이 중 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), ResNet 등을 이용한 악성코드 분류 연구의 경우에는 기존의 분류 방법에 비해 정확도가 크게 향상된 것을 확인할 수 있다. 그러나 타깃 공격의 특징 중 하나는 사용된 악성코드가 불특정 다수를 상대로 광범위하게 퍼뜨리는 형태가 아닌, 특정 대상을 타깃으로 한 맞춤형 악성코드라는점이다. 이러한 유형의 악성코드는 그 수가 많지 않기 때문에 기존에 연구되어온 머신러닝이나 딥러닝 기법을 적용하기에 한계가 있다. 본 논문은 타깃형 악성코드와 같이 샘플의 양이 부족한 상황에서 악성코드를 분류하는 방법에대해 다루고 있다. 메모리가 추가된 신경망(MANN: Memory Augmented Neural Networks) 모델을 이용하였고 각 그룹별 20개의 소량 데이터로 구성되어 있는 악성코드 데이터셋에 대해 최대 97%까지 정확도로 분류할 수있음을 확인하였다.

영어초록

As the number of malicious code increases steeply, cyber attack victims targeting corporations, public institutions, financialinstitutions, hospitals are also increasing. Accordingly, academia and security industry are conducting various researches onmalicious code detection. In recent years, there have been a lot of researches using machine learning techniques includingdeep learning. In the case of research using Convolutional Neural Network, ResNet, etc. for classification of malicious code,it can be confirmed that the performance improvement is higher than the existing classification method. However, one of thecharacteristics of the target attack is that it is custom malicious code that makes it operate only for a specific company, soit is not a form spreading widely to a large number of users. Since there are not many malicious codes of this kind, it isdifficult to apply the previously studied machine learning or deep learning techniques. In this paper, we propose a methodto classify malicious codes when the amount of samples is insufficient such as targeting type malicious code. As a result ofthe study, we confirmed that the accuracy of 97% can be achieved even with a small amount of data by applying theMemory Augmented Neural Networks model.

참고자료

· 없음