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호출되는 함수를 그룹화하여 악성코드를 분류하는 악성코드 분류 장치, 방법 및 이를 수행하기 위한 프로그램을 기록한 기록매체

  • 기술번호 : KST2021001287
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
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 어플리케이션으로부터 호출되는 함수 정보에 따른 악성코드 분류 방법에 있어서, 어플리케이션에 의해 호출되는 함수 정보를 추출하고, 상기 함수 정보를 그룹 조건에 따라 분류하여 함수 그룹을 생성하고, 상기 함수 그룹이 나타내는 대표 명칭이 상기 어플리케이션에서 이용되는 빈도를 검출하여 빈도 정보를 생성하고, 상기 빈도 정보에 따라 상기 어플리케이션을 분류하는, 악성코드 분류 방법을 제공한다.
Int. CL G06F 9/30 (2018.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020190123607 (2019.10.07)
출원인 숭실대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0023633 (2021.03.04) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190103887   |   2019.08.23
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.10.07)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 숭실대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 동작구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정수환 서울특별시 동작구
2 심현석 서울특별시 동작구

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
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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
2019.10.07 수리 (Accepted) 1-1-2019-1018963-91
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2019.11.14 수리 (Accepted) 1-1-2019-1170471-61
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.02.13 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.04.10 수리 (Accepted) 9-1-2020-0015682-95
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.12.07 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0857018-18
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
2021.02.05 수리 (Accepted) 1-1-2021-0154323-72
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2021.02.05 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2021-0154324-17
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
어플리케이션으로부터 호출되는 함수가 나타내는 함수 정보에 따라 악성코드를 분석하는 악성코드 분류 방법에 있어서,어플리케이션에 의해 호출되는 함수 정보를 추출하는 단계;상기 함수 정보를 사전에 설정되는 그룹 조건에 따라 분류하여 함수 그룹을 생성하는 단계;상기 함수 그룹이 나타내는 대표 명칭이 상기 어플리케이션에서 이용되는 빈도를 검출하여 빈도 정보를 생성하는 단계; 및상기 빈도 정보에 따라 상기 어플리케이션을 분류하는 단계를 포함하는, 악성코드 분류 방법
2 2
제1항에 있어서, 상기 함수 그룹을 생성하는 단계는,상기 함수 정보로부터 단위 명칭을 추출하는 단계;상기 그룹 조건에 따라 상기 단위 명칭으로부터 핵심 명칭을 추출하는 단계; 및상기 핵심 명칭에 따라 상기 함수 그룹을 생성하여, 상기 함수 정보를 분류하는 단계를 더 포함하는, 악성코드 분류 방법
3 3
제2항에 있어서, 상기 단위 명칭을 추출하는 단계는,상기 함수 정보에 따른 함수의 명칭에 존재하는 대문자가 상기 단위 명칭의 시작 문자가 되도록 분리하는, 악성코드 분류 방법
4 4
제3항에 있어서, 상기 단위 명칭을 추출하는 단계는,상기 함수의 명칭을 분리할 때, 두개 이상의 대문자가 연속되는 문자는 하나의 단위 명칭으로 분리하는, 악성코드 분류 방법
5 5
제2항에 잇어서, 상기 핵심 명칭을 추출하는 단계는,상기 호출되는 함수 정보의 빈도 정보를 수집하고, 상기 빈도 정보가 가장 낮은 함수의 명칭에 존재하는 단위 명칭을 상기 핵심 명칭으로 추출하는, 악성코드 분류 방법
6 6
제2항에 있어서, 상기 함수 정보를 분류하는 단계는,상기 핵심 명칭 및 상기 함수 정보의 클래스 명칭 중 적어도 하나의 정보를 이용하여 상기 함수 정보를 분류하는, 악성코드 분류 방법
7 7
제1항에 있어서, 상기 어플리케이션을 분류하는 단계는,서로 다른 어플리케이션의 상기 빈도 정보를 수집하는 단계;서로 다른 어플리케이션으로부터 수집된 복수의 빈도 정보에 따라 악성코드 그룹을 생성하는 단계; 및임의의 어플리케이션으로부터 생성되는 빈도 정보를 상기 악성코드 그룹에 따라 분류하는 단계를 더 포함하는, 악성코드 분류 방법
8 8
제1항 내지 제7항 중 어느 하나의 항에 따른 악성코드 분류 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체
9 9
어플리케이션에 의해 호출되는 함수 정보를 추출하는 추출부;상기 함수 정보를 사전에 설정되는 그룹 조건에 따라 분류하여 함수 그룹을 생성하고, 상기 함수 그룹이 나타내는 대표 명칭이 상기 어플리케이션에서 이용되는 빈도를 검출하여 빈도 정보를 생성하는 분석부; 및상기 빈도 정보에 따라 상기 어플리케이션을 분류하는 분류부를 포함하는, 악성코드 분류 장치
10 10
제9항에 있어서, 상기 분석부는,상기 함수 정보로부터 단위 명칭을 추출하고,상기 그룹 조건에 따라 상기 단위 명칭으로부터 핵심 명칭을 추출하고,상기 핵심 명칭에 따라 상기 함수 그룹을 생성하여, 상기 함수 정보를 분류하는, 악성코드 분류 장치
11 11
제9항에 있어서, 상기 분류부는,서로 다른 어플리케이션의 상기 빈도 정보를 수집하고,서로 다른 어플리케이션으로부터 수집된 복수의 빈도 정보에 따라 악성코드 그룹을 생성하고,임의의 어플리케이션으로부터 생성되는 빈도 정보를 상기 악성코드 그룹에 따라 분류하는, 악성코드 분류 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 숭실대학교 산학협력단 대학ICT연구센터육성지원사업 인터넷 인프라 시스템 기술 개발 및 전문 인력 양성