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트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

  • 기술번호 : KST2019021447
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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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 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 방법, 이를 수행하기 위한 기록매체 및 장치가 개시된다. 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 방법은 트리 부스팅 기반 알고리즘을 이용하여 입력되는 API를 일반 또는 악성으로 분류하는 API 분류기를 생성하고, API 분류기를 이용하여 API의 위험도 점수를 산출하며, 상기 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 API의 위험도 점수에 따라 상기 평가 대상 애플리케이션을 악성 애플리케이션 또는 일반 애플리케이션으로 분류하는 단계를 포함한다.
Int. CL G06F 21/57 (2013.01.01) G06F 21/56 (2013.01.01)
CPC G06F 21/577(2013.01) G06F 21/577(2013.01)
출원번호/일자 1020190048174 (2019.04.25)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자 10-2046748-0000 (2019.11.13)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20191119) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.04.25)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이정현 경기도 성남시 분당구
2 김기창 경기도 이천시

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 윤귀상 대한민국 서울특별시 금천구 디지털로*길 ** ***호 (가산동, 한신IT타워*차)(디앤특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2019.04.25 수리 (Accepted) 1-1-2019-0425217-61
2 [우선심사신청]심사청구(우선심사신청)서
[Request for Preferential Examination] Request for Examination (Request for Preferential Examination)		 2019.04.29 수리 (Accepted) 1-1-2019-0440536-17
3 [우선심사신청]선행기술조사의뢰서
[Request for Preferential Examination] Request for Prior Art Search		 2019.04.30 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 [우선심사신청]선행기술조사보고서
[Request for Preferential Examination] Report of Prior Art Search		 2019.05.13 수리 (Accepted) 9-1-2019-0022061-03
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2019.07.26 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0537380-80
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2019.09.05 수리 (Accepted) 1-1-2019-0915421-84
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2019.09.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2019-0915422-29
8 등록결정서
Decision to grant		 2019.11.08 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2019-0810261-37
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번호 청구항
1 1
애플리케이션에서 사용되는 API에 위험도를 정량적인 수치로 나타내는 위험도 점수를 부여하여 상기 애플리케이션을 악성 애플리케이션 또는 일반 애플리케이션으로 분류하는 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 장치에서의 위험도 평가 방법에 있어서,트리 부스팅 기반 알고리즘을 이용하여 입력되는 API를 일반 또는 악성으로 분류하는 API 분류기를 생성하는 단계;상기 API 분류기에 입력되는 API의 일반 또는 악성 분류 결과에 따라 해당 API에 위험도 점수를 부여하여 데이터베이스에 저장하는 단계;상기 데이터베이스에 저장된 API 별 위험도 점수를 이용하여 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 API의 위험도 점수를 산출하는 단계; 및상기 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 API의 위험도 점수에 따라 상기 평가 대상 애플리케이션을 악성 애플리케이션 또는 일반 애플리케이션으로 분류하는 단계를 포함하되,상기 트리 부스팅 기반 알고리즘을 이용하여 입력되는 API를 일반 또는 악성으로 분류하는 API 분류기를 생성하는 단계는,악성 애플리케이션 또는 일반 애플리케이션으로 분류되는 애플리케이션에서 사용되는 API를 추출하여 트레이닝 데이터 셋으로 생성하는 단계; 상기 트레이닝 데이터 셋을 구성하는 API 특성 정보에 문자열 전처리를 수행하는 단계; 및문자열 전처리가 완료된 상기 트레이닝 데이터 셋을 각 단어의 중요도를 계산하여 벡터화하는 단계를 포함하며,상기 API 분류기에 입력되는 API의 일반 또는 악성 분류 결과에 따라 해당 API에 위험도 점수를 부여하여 데이터베이스에 저장하는 단계는,안드로이드 레퍼런스 사이트에서 제공하는 모든 애플리케이션에서 사용되는 API를 추출하여 타겟 데이터 셋을 생성하는 단계;상기 타겟 데이터 셋을 구성하는 API 특성 정보에 문자열 전처리를 수행하는 단계; 및문자열 전처리가 완료된 상기 타겟 데이터 셋을 각 단어의 중요도를 계산하여 벡터화하는 단계를 포함하는 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 방법
2 2
제1항에 있어서,상기 평가 대상 애플리케이션이 악성 애플리케이션으로 분류되는 경우, 상기 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 API를 상기 API 분류기 생성에 사용되는 트레이닝 데이터 셋으로 추가하는 단계를 더 포함하는 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 방법
3 3
제1항에 있어서,트리 부스팅 기반 알고리즘을 이용하여 입력되는 API를 일반 또는 악성으로 분류하는 API 분류기를 생성하는 단계는,상기 트레이닝 데이터 셋을 트리 부스팅 기반 알고리즘으로 학습하여 API 분류기를 생성하는 단계; 및앙상블 모델을 구성할 수 있도록 상기 트레이닝 데이터 셋을 트리 부스팅 기반 알고리즘으로 학습하여 API 분류기를 생성하는 단계를 반복하여 복수 개의 API 분류기를 생성하는 단계를 포함하는 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 방법
4 4
제3항에 있어서,상기 API 분류기에 입력되는 API의 일반 또는 악성 분류 결과에 따라 해당 API에 위험도 점수를 부여하여 데이터베이스에 저장하는 단계는,상기 타겟 데이터 셋을 상기 앙상블 모델에 입력하여 상기 앙상블 모델을 구성하는 복수 개의 API 분류기 별로 상기 타겟 데이터 셋을 구성하는 각 API에 대한 일반 또는 악성의 분류 결과를 획득하는 단계;복수 개의 상기 API 분류기 별로 획득한 상기 타겟 데이터 셋을 구성하는 각 API에 대한 일반 또는 악성의 분류 결과를 평균 내어 상기 타겟 데이터 셋을 구성하는 각 API에 대한 위험도 점수를 산출하는 단계; 및위험도 점수에 따라 나뉘는 위험도 랭킹을 설정하고, 상기 타겟 데이터 셋을 구성하는 각 API를 위험도 점수에 따라 위험도 랭킹을 맵핑하여 상기 데이터베이스에 저장하는 단계를 포함하는 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 방법
5 5
제1항에 있어서,상기 데이터베이스에 저장된 API 별 위험도 점수를 이용하여 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 API의 위험도 점수를 산출하는 단계는,상기 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 모든 API를 추출하여 API 목록을 생성하는 단계; 및상기 데이터베이스를 이용하여 상기 API 목록에 포함되는 각 API의 위험도 점수를 평균 내어 상기 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 API의 위험도 점수로 산출하는 단계를 포함하는 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 방법
6 6
제1항 내지 제5항 중 어느 하나의 항에 따른 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
7 7
트리 부스팅 기반 알고리즘을 이용하여 입력되는 API를 일반 또는 악성으로 분류하는 API 분류기를 생성하고, 상기 API 분류기에 입력되는 API의 일반 또는 악성 분류 결과에 따라 해당 API에 위험도 점수를 부여하여 데이터베이스에 저장하는 API 학습부; 및상기 데이터베이스에 저장된 API 별 위험도 점수를 이용하여 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 API의 위험도 점수를 산출하고, 상기 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 API의 위험도 점수에 따라 상기 평가 대상 애플리케이션을 악성 애플리케이션 또는 일반 애플리케이션으로 분류하는 API 평가부를 포함하되,상기 학습부는,악성 애플리케이션 또는 일반 애플리케이션으로 분류되는 애플리케이션에서 사용되는 API를 추출하여 트레이닝 데이터 셋으로 생성하고, 안드로이드 레퍼런스 사이트에서 제공하는 모든 애플리케이션에서 사용되는 API를 추출하여 타겟 데이터 셋을 생성하며,상기 트레이닝 데이터 셋 또는 상기 타겟 데이터 셋을 구성하는 API 특성 정보에 문자열 전처리를 수행하는 전처리부; 및문자열 전처리가 완료된 상기 타겟 데이터 셋 또는 상기 타겟 데이터 셋을 각 단어의 중요도를 계산하여 벡터화하는 TF-IDF 벡터 생성부를 포함하는 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 장치
8 8
제7항에 있어서,상기 평가 대상 애플리케이션이 악성 애플리케이션으로 분류되는 경우, 상기 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 API를 상기 API 분류기 생성에 사용되는 트레이닝 데이터 셋으로 추가하는 데이터 셋 업데이트부를 더 포함하는 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 장치
9 9
제7항에 있어서,상기 API 학습부는,앙상블 모델을 구성할 수 있도록 상기 트레이닝 데이터 셋을 트리 부스팅 기반 알고리즘으로 학습하여 복수 개의 API 분류기를 생성하고, 상기 복수 개의 API 분류기 별로 상기 타겟 데이터 셋을 구성하는 각 API에 대한 일반 또는 악성의 분류 결과를 획득하여, 상기 타겟 데이터 셋을 구성하는 각 API에 대한 위험도 점수를 산출하는 API 분류부; 및위험도 점수에 따라 나뉘는 위험도 랭킹을 설정하고, 상기 타겟 데이터 셋을 구성하는 각 API를 위험도 점수에 따라 위험도 랭킹을 맵핑하여 상기 데이터베이스에 저장하는 위험도 랭킹 생성부를 포함하는 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 장치
10 10
제7항에 있어서,상기 API 평가부는,상기 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 모든 API를 추출하여 API 목록을 생성하는 API 추출부; 상기 데이터베이스를 이용하여 상기 API 목록에 포함되는 각 API의 위험도 점수를 평균 내어 상기 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 API의 위험도 점수로 산출하는 위험도 점수 산출부; 상기 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 API의 위험도 점수에 따라 상기 평가 대상 애플리케이션을 악성 애플리케이션 또는 일반 애플리케이션으로 분류하는 애플리케이션 평가부; 및상기 평가 대상 애플리케이션에서 사용되는 API의 위험도 점수에 대한 악성 애플리케이션 또는 일반 애플리케이션의 분류 기준 점수를 설정하는 모델 검증부를 포함하는 트리 부스팅 기반 애플리케이션의 위험도 평가 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 숭실대학교 산학협력단 정보보호핵심원천기술개발사업 사이버 위협 대응을 위한 Deep Malware 자동 분석 기술 개발