맞춤기술찾기

홈으로 가기
맞춤기술찾기
이전대상기술
프린트하기

이전대상기술

유사 악성코드 생성 방법 및 이를 이용한 악성코드 탐지 성능 향상 방법

  • 기술번호 : KST2020016968
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
상담신청 PDF 받기
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 악성코드 탐지 기계학습 모델을 효과적으로 학습시키기 위한 방법이 개시된다. 본 발명은 변분 자기부호기 합성곱 신경망(VAE-CNN: Variational Auto Encoder - Convolutional Neural Network)을 이용하여 기계학습에 사용되는 데이터를 증강(Augmentation)시키고 이 증강된 데이터를 활용하여 악성코드 탐지 기계학습 모델을 효과적으로 학습시키는 방법에 관한 것이다.
Int. CL G06F 21/56 (2013.01.01) G06N 3/08 (2006.01.01)
CPC G06F 21/56(2013.01) G06N 3/08(2013.01)
출원번호/일자 1020190053640 (2019.05.08)
출원인 한국전력공사, 강원대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0129353 (2020.11.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 N
심사청구항수 10

출원인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 출원인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 한국전력공사 대한민국 전라남도 나주시
2 강원대학교산학협력단 대한민국 강원도 춘천시

발명자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 발명자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 배장성 강원도 춘천시 백령로
2 이창기 서울특별시 강동구
3 김건영 강원도 춘천시 외솔
4 박천음 서울특별시 성동구
5 전재원 경기도 화성시
6 황현선 경기도 고양시 일산서구

대리인

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 대리인 표입니다.
번호 이름 국적 주소
1 특허법인 정안 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로 *** ***층(논현동,썬라이더빌딩)

최종권리자

번호, 이름, 국적, 주소의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 인명정보 - 최종권리자 표입니다.
번호 이름 국적 주소
최종권리자 정보가 없습니다
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		 2019.05.08 수리 (Accepted) 1-1-2019-0468737-32
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.09 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136129-26
3 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.07.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5136893-80
4 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.11.05 수리 (Accepted) 4-1-2019-5230938-29
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2020.03.27 수리 (Accepted) 4-1-2020-5072225-46
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
기계학습 모델을 이용하여 이미 보유하고 있는 원본 악성코드 데이터로부터 상기 원본 악성코드 데이터의 레이블에 속하는 유사한 악성코드 데이터를 생성하는 유사 악성코드 생성 방법
2 2
청구항 1에 있어서,상기 기계학습 모델은 VAE-CNN(Variational Auto Encoder - Convolutional Neural Network) 인 것을 특징으로 하는 유사 악성코드 생성 방법
3 3
청구항 1에 있어서,상기 유사 악성코드 생성 방법은이미 보유하고 있는 악성코드 데이터로부터 레이블 및 악성코드 명령어 시퀀스 정보를 추출하는 단계; 를 포함하는 유사 악성코드 생성 방법
4 4
청구항 1에 있어서, 상기 유사 악성코드 생성 방법은 기계학습 단계; 를 포함하고,상기 기계학습 단계는입력 받은 데이터에 악성코드가 있는지 여부를 판별할 수 있도록, 상기 원본 악성코드 데이터를 학습()하고, 상기 유사 악성코드 데이터를 학습()하는 판별기 학습단계; 를 포함하는 유사 악성코드 생성 방법
5 5
청구항 4에 있어서, 상기 기계학습 단계는VAE(Variational Auto Encoder)의 손실 함수를 학습하는 것을 특징으로 하는 유사 악성코드 생성 방법
6 6
청구항 1 내지 청구항 5 중 어느 한 항에 있어서의 유사 악성코드 생성 방법으로 생성된 유사 악성코드를 이용하여 악성코드 탐지 기계학습 모델을 학습시키는 악성코드 탐지 성능 향상 방법
7 7
기계학습 모델을 이용하여 이미 보유하고 있는 원본 악성코드 데이터로부터 상기 원본 악성코드 데이터의 레이블에 속하는 유사한 악성코드 데이터를 생성하는 유사 악성코드 생성부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 악성코드 탐지를 수행하는 컴퓨팅 장치
8 8
청구항 7에 있어서상기 기계학습 모델은 VAE-CNN(Variational Auto Encoder - Convolutional Neural Network) 인 것을 특징으로 하는 악성코트 탐지를 수행하는 컴퓨팅 장치
9 9
청구항 8에 있어서,VAE-CNN은 판별기, 디코더, 및 인코더를 포함하고,상기 판별기는 원본 악성코드 데이터와 유사 악성코드 생성부에 의해 생성된 유사 악성코드를 동시에 학습하고,상기 디코더는 레이블 제어 생성을 학습하기 위해 생성된 데이터를 상기 판별기로 넘기는 것을 특징으로 하는 악성코트 탐지를 수행하는 컴퓨팅 장치
10 10
청구항 9에 있어서,상기 컴퓨팅 장치는 상기 판별기, 상기 디코더, 및 상기 인코더를 학습시키거나, 타 장치로 하여금 상기 판별기, 상기 디코더, 및 상기 인코더를 학습시키도록 지원하는 프로세서; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 악성코드 탐지를 수행하는 컴퓨팅 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
국가 R&D 정보가 없습니다.