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학술저널
저자정보
송종석 (육군본부) 이경석 (KAIST) 김우승 (KAIST) 오익균 (KAIST) 김용민 (전남대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.45 No.1
발행연도
2018.1
수록면
1 - 8 (8page)
DOI
10.5626/JOK.2018.45.1.1

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최근 인터넷의 발전과 동시에 인터넷을 이용한 악성코드 유포는 가장 심각한 사이버 위협 중 하나이며, 탐지 우회 기법이 적용된 악성코드 유포 기술 또한 발전하고 있어, 이를 탐지하고 분석하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 기존의 악성코드 유포 웹페이지 탐지 시스템은 시그니처 기반이어서 난독화된 악성 자바스크립트는 탐지가 거의 불가능하며, 탐지 패턴을 지속적으로 업데이트해야 하는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 지능화된 악성코드 유포 웹사이트를 효과적으로 분석 및 탐지할 수 있는 리얼 브라우저를 이용한 지능형 악성코드 유포 웹페이지 탐지 시스템을 제안하고자 한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. IMWDS
4. 실험 및 분석
5. 결론 및 향후 연구
References

참고문헌 (17)

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