Top 15 Ai 기반 악성 코드 탐지 Best 83 Answer

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권정현 KT 박사, AI 기반 이메일 악성코드 탐지 사례 발표

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[논문]딥러닝을 이용한 악성코드탐지 연구동향

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Summary of article content: Articles about [논문]딥러닝을 이용한 악성코드탐지 연구동향 인터넷의 발달로 인류가 많은 유익을 얻었지만 동시에 악성코드와 같은 또다른 문제를 겪고 있다. 이러한 악성코드를 막기 위해 시그니처 기반의 안티바이러스 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for [논문]딥러닝을 이용한 악성코드탐지 연구동향 인터넷의 발달로 인류가 많은 유익을 얻었지만 동시에 악성코드와 같은 또다른 문제를 겪고 있다. 이러한 악성코드를 막기 위해 시그니처 기반의 안티바이러스 … 인터넷의 발달로 인류가 많은 유익을 얻었지만 동시에 악성코드와 같은 또다른 문제를 겪고 있다. 이러한 악성코드를 막기 위해 시그니처 기반의 안티바이러스 프로그램이 많이 사용되고 있지만 악성코드의 변종이나 제로데이 악성코드를 막는데 한계를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 악성코드를 탐지하고 분류하는 연구동향에 대해 소개한다.
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딥러닝을 이용한 악성코드탐지 연구동향

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Summary of article content: Articles about ‘AI 기반 멀티레이어 악성코드 탐지⋅차단’ 차세대 안티바이러스 부상 – 전자신문 통합보안전문기업 SGA솔루션즈(대표 최영철)이 내놓은 인공지능 기반 ‘바이러스체이서(VirusChaser) 10 AI’는 기존 시그너처 패턴 기반의 알려진 악성코드 … …
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‘AI 기반 멀티레이어 악성코드 탐지⋅차단’ 차세대 안티바이러스 부상 - 전자신문 — ‘AI 기반 멀티레이어 악성코드 탐지⋅차단’ 차세대 안티바이러스 부상 – 전자신문

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Summary of article content: Articles about Unknown 악성코드 분석을 위한 AI 기반 시각화 플랫폼 AI 기반 악성코드 분석은 기존의 패턴 기반 백신 엔진에서 탐지하지 못하던수많은 변종 및 신종 악성코드를 인공지능 기술을 활용하여 분석하고 탐지하기위한 기술이다 … …
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Unknown 악성코드 분석을 위한 AI 기반 시각화 플랫폼

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Summary of article content: Articles about AI 기반 악성코드 탐지 챌린지 소개 19 – K-사이버 시큐리티 챌린지 AI 기반 악성코드 탐지. <대용량 악성/정상코드 분석과 AI 기반의 악성코드 탐지 알고리즘 개발을 통한 탐지 정확도 향상> … …
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사례

문제

참가신청

데이터셋(KISA-challenge2019-Malware) 설명

제출 결과물

문의처

AI 기반 악성코드 탐지 챌린지 소개 19 – K-사이버 시큐리티 챌린지

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Summary of article content: Articles about ai 기반 악성 코드 탐지 Right AI with Security & Ethics Research Center, … 기반 악성코드 탐지란 정상파일 및 악성코드가 포함 … 딥러닝 기반의 악성코드 탐지 및 분류를 위해 사. …
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ai 기반 악성 코드 탐지

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Summary of article content: Articles about [프로젝트] 인공지능을 이용한 악성코드 탐지 시스템 기존에 있는 백신이나 악성유무를 판단해주는 프로그램은. 알려진 악성코드에 대해서만 가능하지만. AI_Malware_Detection는 AI기반이기 때문에. …
Most searched keywords: Whether you are looking for [프로젝트] 인공지능을 이용한 악성코드 탐지 시스템 기존에 있는 백신이나 악성유무를 판단해주는 프로그램은. 알려진 악성코드에 대해서만 가능하지만. AI_Malware_Detection는 AI기반이기 때문에. Malware Detection System Using Artificial Intelligence 입니다. 만들어진 프로그램명은 AI_Malware_Detection입니다. AI_Malware_Detection은 어디선가 받은 파일이 악성인지 정상인지 알려주는 프로그램입니..
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‘AI 기반 멀티레이어 악성코드 탐지⋅차단’ 차세대 안티바이러스 부상

날로 지능화되는 사이버 공격은 올해 기업의 비대면 업무 환경을 노린 위협 증가, 랜섬웨어 고도화, AI를 활용한 해킹 지능화, 산업설비에 대한 위협 본격화, 개인정보 등 민감 데이터 보호 중요성 증대, 클라우드 대상 공격 증가, 의료 분야 집중 공격이 감행될 것으로 업계는 내다보고 있다.

기업들은 이제 기존의 방식이 아닌 보다 적극적인 보안 전략이 필요해졌다. 재택근무 및 온라인 강의 등 비대면 시대로 다양하고 지능적인 해킹 및 악성코드 피해가 급증하고 있어 보안이 강화된 안티 바이러스 솔루션도 절실 해졌다.

전통적인 안티바이러스는 시그너처 패턴 기반의 알려진 악성코드(Known Malware)를 탐지하는 방식이었다. 그러나 최근 APT 공격은 알려지지 않은 악성코드(Unknown Malware)를 기반으로 공격행위가 이루어지고 있어 기존 안터바이러스 솔루션으로는 이러한 악성코드를 탐지할 수가 없다.

최근 APT 공격 탐지 및 대응 방법 중의 하나는 전체 네트워크 망 또는 시스템들의 정보들을 빅데이터 기반으로 모아 APT 공격의 단계별로 이상행위 발생 여부를 탐지하는 기술을 도입하는 것이다.

딥러닝 AI 적용된 차세대 안티바이러스 시대 돌입

통합보안전문기업 SGA솔루션즈(대표 최영철)이 내놓은 인공지능 기반 ‘바이러스체이서(VirusChaser) 10 AI’는 기존 시그너처 패턴 기반의 알려진 악성코드를 100% 탐지하고, 알려지지 않은 악성코드는 AI 기반으로 학습된 정적 및 동적 엔진을 통해 탐지하는 차세대 안티 바이러스이다.

기존 안티바이러스의 시그너처 패턴 기반에 AI 기술을 결합해 알려진 공격과 알려지지 않은 악성코드를 모두 탐지하는 멀티레이어 악성코드 탐지 및 차단 기능을 제공한다.

바이러스체이서 10 AI는 AI 딥러닝 엔진 심층 신경망 DNN(Deep Neural Network) 엔진 기반으로 정적분석과 동적분석을 동시 진행해 알려지지 않은 악성코드의 탐지율을 높인다. 자체 실시간 AI 감시 엔진인 ARMOR(AI Real-time Malware Observation & Response) 엔진도 보유하고 있다.

신/변종 랜섬웨어의 불법행위를 차단하고 폴더보호 메커니즘 적용/정책 기반의 폴더 접근제어 및 사전 차단 기능을 제공한다. 일관된 정책 적용으로 기업 환경에서 소중한 자산을 보호할 수 있다.

AI 동적분석을 위해서 바이러스체이서 AI 인텔리전스 클라우드 서비스를 사용한다. 사용자는 이 서비스를 통해 탐지된 알려지지 않은 악성코드의 상세정보를 열람하고 추가적으로 부가적인 위협정보(Threat Intelligence)를 제공받을 수 있다. 의심스러운 파일들에 대해 악성코드 진단을 인적 분석이 아닌 시스템 자동 분석으로 악성코드를 진단할 수 있다.

경제성∙효율성∙보안성 높은 차세대 안티 바이러스

현재 많은 기업에서는 전통적인 안티바이러스 제품만으로는 지능형지속위협 공격을 차단할 수 없다. 이에 알려지지 않은 악성코드 탐지 및 차단을 위해서 대규모 예산을 투입해서 EDR을 도입하고 있다. 그런데 이는 기업 입장에서는 비용이 부담되고 비효율적이다.

EDR은 전통적으로 IOC(Indicator Of Compromise, 침해식별자)나 익스플로잇킷(Exploit kit)과 같은 정보를 기반으로 해 IOC나 익스플로잇킷의 최신 정보 값에 따라 알려지지 않은 악성코드를 탐지하지 못하는 문제점도 발생할 수 있다.

바이러스체이서 10 AI는 기존 알려진 악성코드 및 알려지지 악성코드를 학습시켜 만든 엔진으로서 정적 및 동적 분석만을 가지고 악성코드 여부를 판단한다. 기존 EDR과 다른 접근 법으로 알려지지 않은 악성코드를 탐지한다.

SGA솔루션즈의 내부 테스트 결과에 따르면 1천개의 알려지지 않은 악성코드를 탐지 테스트를 수행한 결과 알려지지 않은 악성코드를 기존 제품보다 5배 이상 탐지했다. 기존 EDR과 바이러스체이서 10 AI가 탐지한 악성코드가 서로 다르게 나타났다고 한다.

기존 사용하던 안티바이러스 제품만 교체해 EDR 도입 효과와 비슷한 APT 공격 탐지 및 차단 효과 등 다중 방어 체계 구축과 추가 비용 없이 기존 보안 체계를 강화할 수 있다. 중소기업이나 IT보안 투자 비용에 어려움 겪는 기업들에게 적합하다.

SGA솔루션즈는 센트리체이서(SentryChaser)라는 빅데이터 및 AI 기반 MDR(Management Detection & Response) 시스템을 출시할 예정이다. 센트리체이서와 바이러스체이서 10 AI가 결합해 알려지지 않은 악성코드의 탐지와 그 이전의 공격에 대한 선제적 탐지로 APT 공격에 대한 통합적 가시성을 높일 수 있다.

SGA솔루션즈는 전통적인 안티바이러스를 사용하고 있는 모든 공공기관 및 민수/금융기업 및 중소기업을 중심으로 시장을 적극 확대해갈 방침이다.

이향선 전자신문인터넷기자 [email protected]
[알림] 전자신문인터넷과 넥스트데일리는 오는 3월 25일 목요일 오전 10시부터 오후 4시까지 “2021 데이터 인텔리전스 & 시큐리티” 무료 온라인 컨퍼런스를 개최한다. 이번 컨퍼런스에서는 데이터 산업의 주요 글로벌 리더 기업들의 데이터 관련 기술과 활용 정보를 소개한다. 기업들이 데이터 활용에 필요한 인사이트를 얻고 비즈니스를 향상시키는 효율적인 솔루션 도입과 활용 방안을 다양한 사례를 통해 제시한다.

Unknown 악성코드 분석을 위한 AI 기반 시각화 플랫폼

AI 기반 악성코드 분석은 기존의 패턴 기반 백신 엔진에서 탐지하지 못하던수많은 변종 및 신종 악성코드를 인공지능 기술을 활용하여 분석하고 탐지하기위한 기술이다. AI 기반 악성코드 분석 및 탐지 기술은 악성코드 패턴을 미리정의해둘 필요가 없어 상대적으로 백신 엔진을 경량화할 수 있다. 본 논문에서는변종 및 신종 악성코드를 분석하고 탐지하기 위한 딥러닝 기반 탐지 시스템과탐지 결과를 확인할 수 있는 웹기반 악성코드 분석 플랫폼을 제안하고자 한다. AI 탐지 시스템에서 얻은 결과를 시각화 플랫폼을 통해 보여줌으로써, 검사 대상파일이 악성일 가능성이 얼마나 되는지 확인하고 분석가에게 분석의 필요성 및우선순위를 설정하는 데 도움을 줄 수 있다. 사전 학습된 모델을 통해 파일의외부 유출 없이 검사 결과를 확인하는 것이 가능하며, 필요에 따라 AI 탐지모델을 변경 및 추가할 수 있기 때문에 악성코드 분석 플랫폼의 활용도는 높을것으로 예상된다.

AI-based malware analysis is a method for analyzing and detecting numerous variants and new types of malware that were not detected by existing pattern-based vaccine engines using artificial intelligence technology. AI-based malware analysis and detection technology does not need to pre-define malware patterns, so the vaccine engines can be relatively lightweight. In this paper, we propose a deep learning-based detection system for analyzing and detecting variants and new malwares, and a web-based malware analysis platform that can check the detection results. By showing the results obtained from the AI detection system through a visualization platform, it is possible to determine how likely a file to be scanned is malicious, and to help analysts set the need and priority for analysis. Through the pre-trained model, it is possible to derive the detection result without external leakage of the file, and as the AI detection model can be changed and added as needed, the utility of the malware analysis platform is expected to be high.

AI 기반 악성코드 탐지 챌린지 소개 19 – K-사이버 시큐리티 챌린지

AI 기반 악성코드 탐지

<대용량 악성/정상코드 분석과 AI 기반의 악성코드 탐지 알고리즘 개발을 통한 탐지 정확도 향상>

사례

A 기업 인사 담당자로 근무하는 B 씨는 취업 시즌마다 수많은 입사지원서를 확인한다. 그러던 어느 날 B 씨는 평소와 같이 입사지원서를 확인하기 위해 이메일로 수신된 워드 문서를 다운로드하였다. 이 문서는 암호가 걸려 있어 B 씨는 의심 없이 메일 본문에 있는 암호를 입력해 문서를 열었다. 이후, PC 내 주요 파일들이 암호화되었고, ‘ReadMe.html’이라는 감염 노트가 생성되어 B 씨는 랜섬웨어 복구 비용으로 약 400달러 상당의 비트코인을 지불해야만 했다. 이처럼 최근 악성코드가 지능화되고 있음에 따라 피해확산 방지를 위해 신속하고 정확한 악성코드 탐지 알고리즘 개발이 요구된다.

2018년에 발생한 ‘시그마 랜섬웨어’ 감염 사례 재구성

문제

제공된 1만 개의 학습데이터를 활용하여 AI 기반의 악성코드 탐지 알고리즘을 개발하고, 새롭게 주어지는 데이터셋의 악성/정상 여부를 탐지하십시오.

참가신청

참가신청서 작성 후, [email protected] 로 발송해 주시면 신청이 완료됩니다.

· AI 기반 악성코드 탐지 트랙은 팀 대표자의 소속확인(학계, 산업계 등)이 가능한 자에 한해 신청 가능합니다. (개인 또는 최대 5인 이내의 팀으로 구성)

※ 서류 제출 시 소속을 확인할 수 있는 메일 계정을 사용하여 발송 부탁드립니다.

※ 제출서류 검토 후, 대표자의 메일주소로 데이터셋 다운 링크가 발송됩니다.

데이터셋(KISA-challenge2019-Malware) 설명

구축 : 한국인터넷진흥원(KISA), 안랩, 이스트시큐리티, 하우리, 세인트시큐리티 등 국내 백신사(社) 공동구축

구성 : 악성코드 분류 및 분석정보 기반 대회용 데이터셋(약 4만개의 윈도우즈 32/64비트 악성/정상코드로 구성)

가공 : 오픈소스 기반 AI 모델 활용, 자체 탐지율 테스트 및 결과에 따른 데이터셋 추가 가공

동작환경 : 32/64 비트 윈도우즈 환경

파일명 : MD5, 확장자 .vir

※ 스크립트 파일 및 Anti-머신러닝, 패킹 기술이 적용된 데이터 포함

※ ’19년도 데이터 가공 과정에서는 ’18년 챌린지의 Installer형 Anti-머신러닝을 고려하지 않음

※ 데이터셋은 VMWare 등을 이용하여 가상화된 PC 환경에서만 다운

데이터셋 데이터셋 명 내용 비고 학습 KISA-challenge2019-Malware_trainset 정상/악성코드 혼합 1만개 데이터셋 정답지(.csv) 포함 예선 KISA-challenge2019-Malware_test1 정상/악성코드 혼합 1만개 데이터셋 정답지 미포함 본선 1차 KISA-challenge2019-Malware_test2_1st 정상/악성코드 혼합 1만개 데이터셋 정답지 미포함 2차 KISA-challenge2019-Malware_test2_2nd 정상/악성코드 혼합 1만개 데이터셋 정답지 미포함

※ 학습 데이터셋의 경우, 탐지 알고리즘 개발에 참고할 수 있는 총 1만개의 파일과 .csv 형식의 정답지 제공

※ 예·본선 모두 오프라인으로 진행

※ 예·본선 데이터셋의 경우, 탐지 알고리즘 개발에 참고할 수 있는 각 1만개의 파일 제공(현장에서 데이터셋 제공)

※ 개발한 알고리즘을 활용하여 예·본선 데이터셋의 탐지결과 제출(본선 진출자의 경우 1/2차 탐지 결과를 모두 제출)

제출 결과물

제출자료 내용 비고 결과파일 탐지결과를 파일명 ID와 정상/악성 라벨로 분류하여 .csv파일 제출 · ID : MD 값

· 라벨 : 정상코드 0, 악성코드 1

· 스크립트 정의 : hwp, html 등 알고리즘 설명문서 · (필수 내용) 데이터 분석 및 분류 결과, 선정 feature 설명, 알고리즘 구성 방법

· (추가 내용) 수도코드(pseudocode), 예선 데이터 실험과정, 예상결과, 보완점 등을 작성 예선 당일 제출 발표자료 알고리즘 설명문서 요약, 본선데이터 분류방법, 탐지 결과 등을 작성 본선 당일 제출

약 15분 발표

※ 알고리즘 설명문서를 검토하여 편법 사용 등 문제 발견 시, 수상에서 제외될 수 있음

※ 필요시 실험과정 영상/로그 요청 예정(준비 必)

문의처

AI 기반 악성코드 탐지 트랙 담당자

이은지 주임연구원

061-820-1323 / [email protected]

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Top 15 Ai 기반 악성 코드 탐지 Best 83 Answer

[논문]딥러닝을 이용한 악성코드탐지 연구동향

‘AI 기반 멀티레이어 악성코드 탐지⋅차단’ 차세대 안티바이러스 부상 – 전자신문

Unknown 악성코드 분석을 위한 AI 기반 시각화 플랫폼

AI 기반 악성코드 탐지 챌린지 소개 19 – K-사이버 시큐리티 챌린지

ai 기반 악성 코드 탐지

[프로젝트] 인공지능을 이용한 악성코드 탐지 시스템

AI기반의 머신러닝기법을 활용한 악성코드 탐지 방법 – 정적분석

AI가 악성코드 탐지··· 효과는? – CIO Korea

[아이TV]권정현 KT 박사, AI 기반 이메일 악성코드 탐지 사례 발표

‘AI 기반 멀티레이어 악성코드 탐지⋅차단’ 차세대 안티바이러스 부상

Unknown 악성코드 분석을 위한 AI 기반 시각화 플랫폼

AI 기반 악성코드 탐지 챌린지 소개 19 – K-사이버 시큐리티 챌린지

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