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악성코드를 채널별, 순위별, 기간별, 종류별, 재감염 및 백신진단별로 수집,가공하여 통계 데이터를 생성하는 통계데이터 생성모듈;상기 수집된 악성코드를 채널별, 분야별 및 종류별로 가공하여 동향 데이터를 생성하는 동향데이터 생성모듈;URL 구분, 유포지 개수, 경유지 개수, 백신 진단율 및 신고 건수를 포함하는 우선 순위 정보에 기초하여 상기 수집된 악성코드로부터 고위험 악성코드를 추출하는 악성코드 필터링 모듈; 및상기 통계데이터, 동향데이터와 고위험성 악성코드를 저장하고, 그래프, 원 및 표 형식으로 가공하여 저장하는 데이터베이스;를 포함하는 고위험 악성코드 식별 시스템
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제 1항에 있어서,상기 통계 데이터는,웹페이지, 사용자, SNS, 이메일로 구분된 채널별 통계정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 고위험 악성코드 식별 시스템
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제 1항에 있어서,상기 통계 데이터는,악성 URL 순위, 악성 URL 경우지 개수, 악성 URL 유포지/경유지 개수 및 유포지 리스트로 구분된 순위별 통계정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 고위험 악성코드 식별 시스템
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제 1항에 있어서,상기 통계 데이터는,재감염 범위, 악성 URL 유포지/경유지 개수 및 유포지 리스트로 구분된 재감염별 통계정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 고위험 악성코드 식별 시스템
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제 1항에 있어서,상기 통계 데이터는,진단율 범위, 악성코드 개수 (PE+문서), 악성 PE 파일 개수, 악성 문서 파일 개수 및 PE+문서 리스트로 구분된 백신진단별 통계정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 고위험 악성코드 식별 시스템
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제 1항에 있어서,상기 동향 데이터는,수집채널, 주/월/년 별 이전 집계, 주/월/년 별 최근 집계, 이전 집계, 최근 집계 및 증감율로 구분된 채널별 동향정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 고위험 악성코드 식별 시스템
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제 1항에 있어서,상기 동향 데이터는, URL 분야, 주/월/년 별 이전 집계, 주/월/년 별 최근 집계, 이전 집계 및 최근 집계, 증감율로 구분된 증감율별 동향정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 고위험 악성코드 식별 시스템
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제 1항에 있어서,상기 동향 데이터는,악성코드 종류(PE, PDF, HWP, PPT, XLS, DOC), 주/월/년 별 이전 집계, 주/월/년 별 최근 집계, 이전 집계, 최근 집계 및 증감율로 구분된 증감율별 동향정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 고위험 악성코드 식별 시스템
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