A Study for Detecting Malware Using GCN

GCN 과 자카드 유사도를 활용한 악성코드 탐지 기법 연구

기술이 발전함에 따라 악성코드 또한 함께 발전하여 보안 위협이 증가되고 있다. 특히 PowerShell 과 같은 스크립트 언어를 사용하여 포렌식이 어려운 Fileless 악성코드가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 논문에서 PowerShell 데이터셋을 활용하여 기존 패턴은 탐지할 수 없는 한계점을 가진 시그니처 또는 휴리스틱 기반 탐지 기법을 보완하여 기존의 악성코드들을 학습 및 새로운 악성코드를 추측하는 것이 가능한 심층 학습 기술, Graph Convolutional Networks 과 자카드 유사도를 활용하여 기존의 방식에 비해 더 효율적으로 탐지를 이루어 내는지를 판단해보려한다.