연구동향 분석

정적 분석과 앙상블 기반의 리눅스 악성코드 분류 연구

황준호 이태진 2019년

논문상세정보
인용/피인용
' 정적 분석과 앙상블 기반의 리눅스 악성코드 분류 연구' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • Linux Malware
  • Machine Learning
  • static analysis
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
1,465 0

0.0%

' 정적 분석과 앙상블 기반의 리눅스 악성코드 분류 연구' 의 참고문헌

  • 엔트로피 값 변화 분석을 이용한 실행 압축 해제 방법 연구
    이영훈 [2012]
  • virusshare
  • Using Loops For Malware Classification Resilient to Feature-unaware Perturbations
    Machiry. A [2018]
  • Understanding Linux Malware
    Cozzi. E [2018]
  • Significant permission identification for machinelearning-based android malware detection
    Li. Jin [2018]
  • Security Report 2016/17
  • Mobile malware evolu tion 2018
  • Malware Classification based on Extracted API Sequences using Static Analysis
    K. Iwamoto [2012]
  • Analysis and Evaluation of Dynamic Feature-Based Malware Detection Methods
  • An investigation of byte n-gram features for malware classification
    Raff. E [2018]
  • Adversarial malware binaries: Evading deep learning for malware detection in executables
  • ARM ELF
  • A large-scale analysis of the security of embedded firmwares
    Costin. A [2014]
  • A deep Recurrent Neural Network based approach for Internet of Things malware threat hunting
  • A Static Malware Detection System Using Data Mining Methods
  • 2016 Mirai Malwar e Trends Report