| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 명상준 | - |
| dc.contributor.author | 김강석 | - |
| dc.date.issued | 2022-03 | - |
| dc.identifier.uri | https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/37612 | - |
| dc.identifier.uri | https://www.kci.go.kr/kciportal/ci/sereArticleSearch/ciSereArtiView.kci?sereArticleSearchBean.artiId=ART002821690 | - |
| dc.description.abstract | 모바일 악성 앱이 급증하고 있으며, 전 세계 모바일 OS 시장의 대부분을 차지하고 있는 안드로이드가 모바일 사이버 보안 위협의 주요 대상이 되고 있다. 따라서 빠르게 진화하는 악성 앱에 대응하기 위해 인공지능 구현기술 중 하나인 기계학습을 활용한 악성 앱 탐지 기법의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문은 악성 앱의 탐지 성능을 향상할 수 있는 특성 선택 및 특성 추출을 이용한 특성 선별 방법을 제안하였다. 특성 선별 과정에서 특성 개수에 따라 탐지 성능이 향상되었으며, 권한보다 API가 상대적으로 좋은 탐지 성능을 보였고, 두 특성을 조합하면 평균 93% 이상의 높은 탐지 정밀도를 보여 적절한 특성의 조합이 탐지 성능을 높일 수 있음을 확인하였다. | - |
| dc.language.iso | Kor | - |
| dc.publisher | 중소기업융합학회 | - |
| dc.title | 선별된 특성 정보를 이용한 안드로이드 악성 앱 탐지 연구 | - |
| dc.title.alternative | A Study on Android Malware Detection using Selected Features | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.citation.endPage | 24 | - |
| dc.citation.number | 3 | - |
| dc.citation.startPage | 17 | - |
| dc.citation.title | 융합정보논문지 | - |
| dc.citation.volume | 12 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 융합정보논문지, Vol.12 No.3, pp.17-24 | - |
| dc.identifier.doi | 10.22156/CS4SMB.2022.12.03.017 | - |
| dc.subject.keyword | Android Malware | - |
| dc.subject.keyword | Machine Learning | - |
| dc.subject.keyword | Feature Selection | - |
| dc.subject.keyword | Feature Extraction | - |
| dc.subject.keyword | Information Security | - |
| dc.subject.keyword | 안드로이드 악성 앱 | - |
| dc.subject.keyword | 기계학습 | - |
| dc.subject.keyword | 특성 선택 | - |
| dc.subject.keyword | 특성 추출 | - |
| dc.subject.keyword | 정보 보안 | - |
| dc.type.other | Article | - |
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