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영어

In this paper, we studied the way that classify whether unknown PE file is malware or not. In the classification problem of malware detection domain, feature extraction and classifier are important. For that purpose, we studied what the feature is good for classifier and the which classifier is good for the selected feature. So, we try to find the good combination of feature and classifier for detecting malware. For it, we did experiments at two step. In step one, we compared the accuracy of features using Opcode only, Win. API only, the one with both. We founded that the feature, Opcode and Win. API, is better than others. In step two, we compared AUC value of classifiers, Bernoulli Naïve Bayes, K-nearest neighbor, Support Vector Machine and Decision Tree. We founded that Decision Tree is better than others.

한국어

이 논문에서는 알려지지 않은 PE 파일이 멀웨어의 여부를 분류하는 방법을 연구하였다. 멀웨어 탐지 영역의 분류 문제에서는 특징 추출과 분류가 중요하다. 위와 같은 목적으로 멀웨어 탐지를 위해 우리는 어떠한 특징들이 분류 기에 적합한지, 어떠한 분류기가 선택된 특징들에 대해 연구하였다. 그래서 우리는 멀웨어 탐지를 위한 기능과 분류기 의 좋은 조합을 찾기 위해 실험하였다. 이를 위해 두 단계로 실험을 실시하였다. 1 단계에서는 Opcode, Windows API, Opcode + Windows API의 특징들을 이용하여 정확도를 비교하였다. 여기에서 Opcode + Windows API 특징이 다른 특징보다 더 좋은 결과를 나타내었다. 2 단계에서는 나이브 베이즈, K-NN, SVM, DT의 분류기들의 AUC 값을 비교하였다. 그 결과 DT의 분류기가 더 좋은 결과 값을 나타내었다.