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다중 특징벡터를 이용하는 행위기반 악성코드 탐지 장치 및 방법(BEHAVIOR-BASED MALICIOUS CODE DETECTION APPARATUS AND METHOD USING MULTIPLE FEATURE VECTOR)

  • 기술번호 : KST2017011653
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 다중 특징벡터를 이용하는 행위기반 악성코드 탐지 장치 및 방법이 개시된다. 악성코드 학습 방법은 악성코드가 포함된 훈련 대상 프로세스가 실행되는 과정에서 특성인자 정보를 수집하는 단계; 상기 수집된 특성인자 정보를 이용하여 악성코드 판단을 위한 특징벡터를 생성하는 단계; 상기 생성된 특징벡터를 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하는 단계; 및 상기 학습된 특징벡터를 저장하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 21/56 (2016.02.07) G06F 15/18 (2016.02.07)
CPC G06F 21/56(2013.01) G06F 21/56(2013.01)
출원번호/일자 1020160000353 (2016.01.04)
출원인 한국전자통신연구원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0081386 (2017.07.12) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 15

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국전자통신연구원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 문대성 대한민국 대전광역시 유성구
2 김익균 대한민국 대전광역시 유성구
3 최양서 대한민국 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인 무한 대한민국 서울특별시 강남구 언주로 ***, *층(역삼동,화물재단빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2016.01.04 수리 (Accepted) 1-1-2016-0002437-30
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번호 청구항
1 1
악성코드가 포함된 훈련 대상 프로세스가 실행되는 과정에서 특성인자 정보를 수집하는 단계;상기 수집된 특성인자 정보를 이용하여 악성코드 판단을 위한 특징벡터를 생성하는 단계;상기 생성된 특징벡터를 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하는 단계; 및상기 학습된 특징벡터를 저장하는 단계를 포함하는 악성코드 학습 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 생성하는 단계는,상기 수집된 특성인자 정보의 발생순서 및 발생빈도에 기초하여 특징벡터를 생성하는 악성코드 학습 방법
3 3
제2항에 있어서,상기 발생순서에 기초하여 생성된 특징벡터는,악성코드가 포함된 훈련 대상 프로세스가 실행되는 과정에서 수집된 특성인자 정보가 순차적으로 표시되거나, 상기 수집된 특성이자 정보에 대응하는 카테고리 정보가 순차적으로 표시되어 생성되는 악성코드 학습 방법
4 4
제2항에 있어서,상기 발생빈도에 기초하여 생성된 특징벡터는,악성코드가 포함된 훈련 대상 프로세스 및 상기 훈련 대상 프로세스의 자식 프로세스에서 수집된 특성인자 정보의 발생빈도를 포함하여 생성되는 악성코드 학습 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 학습하는 단계는,상기 생성된 특징벡터가 상기 수집된 특성인자 정보의 발생순서에 기초하여 생성된 경우, 순차적 정보를 이용하는 복수의 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 생성된 특징벡터를 학습하는 악성코드 학습 방법
6 6
제1항에 있어서,상기 생성된 특징벡터가 상기 수집된 특성인자 정보의 발생빈도에 기초하여 생성된 경우, 고정된 크기의 벡터를 이용하는 복수의 기계학습 알고리즘을 이용하여 상기 생성된 특징벡터를 학습하는 악성코드 학습 방법
7 7
제1항에 있어서,상기 특성인자 정보를 정의하는 단계를 더 포함하고,상기 특성인자 정보는,프로세스, 쓰레드, 파일 시스템, 메모리, 레지스트리, 네트워크, 서비스 및 상기 카테고리들을 제외한 카테고리 중 적어도 하나의 카테고리를 포함하는 악성코드 학습 방법
8 8
악성코드를 탐지하고자 하는 타겟 프로세스가 실행되는 과정에서 특성인자 정보를 수집하는 단계;상기 수집된 특성인자 정보를 이용하여 악성코드 판단을 위한 특징벡터를 생성하는 단계;상기 생성된 특징벡터를 학습을 통해 미리 저장된 특징벡터와 비교하는 단계; 및상기 미리 저장된 특징벡터와 비교한 결과에 기초하여 상기 타겟 프로세스의 악성코드 포함 여부를 판단하는 단계를 포함하는 악성코드 탐지 방법
9 9
제8항에 있어서,상기 생성하는 단계는,상기 수집된 특성인자 정보의 발생순서 및 발생빈도에 기초하여 특징벡터를 생성하는 악성코드 탐지 방법
10 10
제8항에 있어서,상기 미리 저장된 특징벡터는,악성코드가 포함된 훈련 대상 프로세스가 실행되는 과정에서 수집된 특성인자를 이용하여 특징벡터를 생성하고, 생성된 특징벡터를 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습함으로써 생성되는 악성코드 탐지 방법
11 11
악성코드가 포함된 훈련 대상 프로세스가 실행되는 과정에서 특성인자 정보를 수집하는 수집부;상기 수집된 특성인자 정보를 이용하여 악성코드 판단을 위한 특징벡터를 생성하는 생성부;상기 생성된 특징벡터를 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습하는 학습부; 및상기 학습된 특징벡터를 저장하는 저장부를 포함하는 악성코드 학습 장치
12 12
제11항에 있어서,상기 생성부는,상기 수집된 특성인자 정보의 발생순서 및 발생빈도에 기초하여 특징벡터를 생성하는 악성코드 학습 장치
13 13
제11항에 있어서,상기 특성인자 정보를 정의하는 정의부를 더 포함하고,상기 특성인자 정보는,프로세스, 쓰레드, 파일 시스템, 메모리, 레지스트리, 네트워크, 서비스 및 상기 카테고리들을 제외한 카테고리 중 적어도 하나의 카테고리를 포함하는 악성코드 학습 장치
14 14
악성코드를 탐지하고자 하는 타겟 프로세스가 실행되는 과정에서 특성인자 정보를 수집하는 수집부;상기 수집된 특성인자 정보를 이용하여 악성코드 판단을 위한 특징벡터를 생성하는 생성부;상기 생성된 특징벡터를 학습을 통해 미리 저장된 특징벡터와 비교하는 비교부; 및상기 미리 저장된 특징벡터와 비교한 결과에 기초하여 상기 타겟 프로세스의 악성코드 포함 여부를 판단하는 판단부를 포함하는 악성코드 탐지 장치
15 15
제14항에 있어서,상기 미리 저장된 특징벡터는,악성코드가 포함된 훈련 대상 프로세스가 실행되는 과정에서 수집된 특성인자를 이용하여 특징벡터를 생성하고, 생성된 특징벡터를 기계학습 알고리즘을 이용하여 학습함으로써 생성되는 악성코드 탐지 장치
지정국 정보가 없습니다
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순번 패밀리번호 국가코드 국가명 종류
1 US10089460 US 미국 FAMILY
2 US20170193225 US 미국 FAMILY

DOCDB 패밀리 정보

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1 미래창조과학부 한국전자통신연구원 ETRI연구개발지원사업 다중소스 데이터의 Long-term History 분석기반 사이버 표적공격 인지 및 추적기술 개발