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압축된 상태의 펌웨어 데이터를 수집하는 데이터 수집부;미리 수집된 학습 데이터들을 학습 알고리즘에 학습시키는 학습 모델부; 및상기 압축된 상태의 펌웨어 데이터를 학습 모델부에 학습시키고, 상기 학습 모델부로부터 학습된 결과에 따라 상기 펌웨어 데이터의 유형 정보를 분류하는 데이터 처리부;를 포함하는 펌웨어 정보 분류 시스템
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제1항에 있어서,상기 학습 모델부는 상기 학습 데이터들의 크기 정보, 엔트로피 정보 또는 파일의 평균 바이트 값 정보를 추출하여 상기 학습 알고리즘에 학습시키는 펌웨어 정보 분류 시스템
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제2항에 있어서,상기 학습 모델부는 상기 학습 데이터의 확장자 인코딩 정보를 추출하여 상기 학습 알고리즘에 학습시키는 펌웨어 정보 분류 시스템
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제2항에 있어서,상기 학습 모델부는 랜덤 포레스트 알고리즘, 지원 벡터 머신 알고리즘 또는 신경 회로망 알고리즘을 포함하는 펌웨어 정보 분류 시스템
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제4항에 있어서,상기 학습 모델부는 상기 학습 데이터들의 개수가 임계값 미만이면 랜덤 포레스트 알고리즘 또는 지원 벡터 머신 알고리즘을 선택하고, 상기 학습 데이터들의 개수가 임계값 이상이면 신경 회로망 알고리즘을 선택하는 펌웨어 정보 분류 시스템
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제4항에 있어서,상기 학습 모델부는 랜덤 포레스트 알고리즘, 지원 벡터 머신 알고리즘, 신경 회로망 알고리즘 어느 하나를 1차 선택하여 학습시키고, 상기 1차 선택한 알고리즘 또는 다른 알고리즘을 2차 선택하여 학습시키는 펌웨어 정보 분류 시스템
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제1항에 있어서,상기 펌웨어의 유형 정보는 하드웨어 유형, 아키텍처 유형, 장치 유형, 제조사 유형 중 적어도 하나를 포함하는 펌웨어 정보 분류 시스템
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압축된 상태의 펌웨어 데이터를 수집하는 단계;미리 수집된 학습 데이터들을 학습 알고리즘에 학습시키는 단계; 및상기 압축된 상태의 펌웨어 데이터를 학습 모델부에 학습시키고, 상기 학습된 결과에 따라 상기 펌웨어 데이터의 유형 정보를 분류하는 단계;를 포함하는 펌웨어 정보 분류 방법
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제8항에 있어서,상기 미리 수집된 학습 데이터들을 학습 알고리즘에 학습시키는 단계는 학습 데이터들의 크기 정보, 엔트로피 정보, 파일의 평균 바이트 값 정보를 추출하여 상기 학습 알고리즘에 학습시키는 펌웨어 정보 분류 방법
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제9항에 있어서,상기 훈련된 알고리즘은 랜덤 포레스트 알고리즘, 지원 벡터 머신 알고리즘, 신경 회로망 알고리즘 중 적어도 하나 이상을 포함하는 펌웨어 정보 분류 방법
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