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Analyze the Limitations of System Measurement Metric Coverage for Malware Detection
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초록
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악성코드는 인터넷에서 공격자가 공격을 수행하기 위한 소프트웨어이다. 최근에는 전통적인 유형의 악성코드 행동 패턴에서 벗어난 악성코드가 등장함에 따라 대응의 어려움을 겪고 있다. 따라서, 새로운 유형의 악성코드 탐지와 분석을 위해 다양한 유형의 악성코드 분석 기법 및 탐지 기법이 요구된다. 본 논문에서는 머신러닝 기반 멀웨어 탐지 연구의 동향과 악성코드 탐지향상을 위한 시스템 측정 메트릭 수집기술의 한계점을 분석한다.
목차
요약
1. 서론
2. 머신러닝 기반 악성코드 탐지 동향
3. 악성코드 탐지 향상을 위한 시스템 측정 메트릭 수집 기술 동향
3.1. 네트워크 측정 메트릭 유형 수집
3.2. 시스템 측정 메트릭 유형 수집
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌
1. 서론
2. 머신러닝 기반 악성코드 탐지 동향
3. 악성코드 탐지 향상을 위한 시스템 측정 메트릭 수집 기술 동향
3.1. 네트워크 측정 메트릭 유형 수집
3.2. 시스템 측정 메트릭 유형 수집
4. 결론
Acknowledgement
참고문헌
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참고문헌
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