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머신러닝 기반 악성코드 탐지를 위한 특성선정 방법 및 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치
| 특허명 | 머신러닝 기반 악성코드 탐지를 위한 특성선정 방법 및 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치 | ||
| 출원인 | 고려대학교 산학협력단 | 출원일 | 2018년 4월 11일 |
| 공개일 | 2019년 11월 1일 | 공고일 | 2019년 11월 18일 |
| 요약 |
안드로이드 환경에서 각 어플리케이션의 특성정보( )의 집합(IFS: Initial Feature Set)을 생성하고, 특성정보( )를 악성코드와 연관성이 높은 순서대로 순위를 산정하고, 특성정보( )를 포함하고 있는 악성 어플리케이션의 개수( )와 정상 어플리케이션의 개수( )를 산출하고, 악성 어플리케이션의 분포율과 정상 어플리케이션의 분포율을 산출하고, 각각 기 설정된 분포율 임계값과 비교하여, 결과에 따라 특성정보( )의 랭크값( )에 가중치(w)를 부여하고, 특성정보( )를 최종 특성선정 집합(DFS: Derived Feature Set)으로 분류하는 머신러닝 기반 악성코드 탐지를 위한 특성선정 방법이다.
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| 특허명 | 출원일 | ||
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