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GAN을 이용한 문서형 악성코드 탐지 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2021002444
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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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 본 발명은 GAN을 이용한 문서형 악성코드 탐지 장치 장치 및 방법에 관한 것으로, 상기 악성코드 탐지 장치는 학습 모집단에 있는 학습 문서에 대한 키워드를 추출하는 키워드 추출부, 상기 키워드를 기초로 실제 특징 벡터를 생성하는 실제 특징 벡터 생성부, 비실제 특징 벡터를 제공하는 비실제 특징 벡터 생성부, 상기 실제 특징 벡터와 상기 비실제 특징 벡터 생성부에 의해 제공되는 비실제 특징 벡터를 학습데이터로 사용하여 악성코드 탐지 모델을 생성하는 악성코드 탐지 학습부 및 상기 악성코드 탐지 모델을 이용하여 문서형 악성코드를 탐지하는 악성코드 탐지부를 포함한다.
Int. CL G06F 21/56 (2013.01.01) G06N 20/00 (2019.01.01)
CPC G06F 21/56(2013.01) G06N 20/00(2013.01)
출원번호/일자 1020190104269 (2019.08.26)
출원인 국민대학교산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2021-0024748 (2021.03.08) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2019.08.26)
심사청구항수 8

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 국민대학교산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 윤명근 서울특별시 양천구
2 이식 경기도 고양시 덕양구
3 김영재 경상남도 김해시 활천로**번길

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 정부연 대한민국 서울특별시 서초구 반포대로**길 **(서초동, 한빛위너스) ***동 ***, ***호(현신특허법률사무소)

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		 2019.08.26 수리 (Accepted) 1-1-2019-0872910-56
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.01.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2020.03.13 수리 (Accepted) 9-1-2020-0011175-65
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2020.10.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0747928-38
5 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2020.12.16 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-1367405-46
6 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견서·답변서·소명서
 2020.12.16 수리 (Accepted) 1-1-2020-1367413-12
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
학습 모집단에 있는 학습 문서에 대한 키워드를 추출하는 키워드 추출부;상기 키워드를 기초로 실제 특징 벡터를 생성하는 실제 특징 벡터 생성부;노이즈를 수신하여 비실제 특징 벡터를 생성하는 비실제 특징 벡터 생성모듈을 포함하고, 상기 비실제 특징 벡터를 수신하고 상기 실제 특징 벡터를 기초로 학습된 판별기(discriminator)에 의해 피드백되어 상기 비실제 특징 벡터의 실제성이 특정 기준을 초과하도록 상기 비실제 특징 벡터 생성모듈을 학습시키는 비실제 특징 벡터 생성부;상기 실제 특징 벡터와 상기 비실제 특징 벡터 생성부에 의해 제공되는 비실제 특징 벡터를 학습데이터로 사용하여 악성코드 탐지 모델을 생성하는 악성코드 탐지 학습부; 및상기 악성코드 탐지 모델을 이용하여 문서형 악성코드를 탐지하는 악성코드 탐지부를 포함하는 GAN(Generative Adversarial Network)을 이용한 문서형 악성코드 탐지 장치
2 2
제1항에 있어서, 상기 실제 특징 벡터 생성부는상기 키워드에 대한 단어 임베딩(embedding)을 통해 단어 벡터를 생성하고 상기 단어 벡터를 기초로 상기 실제 특징 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 GAN을 이용한 문서형 악성코드 탐지 장치
3 3
제2항에 있어서, 상기 실제 특징 벡터 생성부는상기 학습 문서의 용량, 상기 키워드의 평균 길이 및 총 개수에 따라 상기 실제 특징 벡터의 크기를 가변적으로 결정하는 것을 특징으로 하는 GAN을 이용한 문서형 악성코드 탐지 장치
4 4
제1항에 있어서, 상기 비실제 특징 벡터 생성부는상기 판별기의 판별 에러(error)를 기초로 상기 비실제 특징 벡터의 실제성을 산출하는 것을 특징으로 하는 GAN을 이용한 문서형 악성코드 탐지 장치
5 5
제1항에 있어서, 상기 비실제 특징 벡터 생성부는상기 실제 특징 벡터에 대한 판별 확률이 학습 기준을 초과할 때까지 상기 판별기를 기초 학습시키는 것을 특징으로 하는 GAN을 이용한 문서형 악성코드 탐지 장치
6 6
제1항에 있어서, 상기 비실제 특징 벡터 생성부는상기 비실제 특징 벡터 생성모듈 및 상기 판별기 각각의 학습 과정에 악성코드에 관한 조건(condition)을 입력으로서 추가 제공하는 것을 특징으로 하는 GAN을 이용한 문서형 악성코드 탐지 장치
7 7
제1항에 있어서, 상기 악성코드 탐지 학습부는탐지 환경에 따라 상기 학습데이터에 포함된 실제 특징 벡터와 비실제 특징 벡터의 상대 비율을 조정하는 것을 특징으로 하는 GAN을 이용한 문서형 악성코드 탐지 장치
8 8
문서형 악성코드 탐지 장치에서 수행되는 방법에 있어서,학습 모집단에 있는 학습 문서에 대한 키워드를 추출하는 단계;상기 키워드를 기초로 실제 특징 벡터를 생성하는 단계;노이즈를 수신하여 비실제 특징 벡터를 생성하는 비실제 특징 벡터 생성모듈에 대해 상기 비실제 특징 벡터를 수신하고 상기 실제 특징 벡터를 기초로 학습된 판별기(discriminator)에 의해 피드백되어 상기 비실제 특징 벡터의 실제성이 특정 기준을 초과하도록 상기 비실제 특징 벡터 생성모듈을 학습시키는 단계;상기 실제 특징 벡터와 상기 비실제 특징 벡터 생성부에 의해 제공되는 비실제 특징 벡터를 학습데이터로 사용하여 악성코드 탐지 모델을 생성하는 단계; 및상기 악성코드 탐지 모델을 이용하여 문서형 악성코드를 탐지하는 단계를 포함하는 GAN(Generative Adversarial Network)을 이용한 문서형 악성코드 탐지 방법
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 과학기술정보통신부 국민대학교 중견연구자지원사업 차세대 보안 모니터링을 위한 자가 조절형 스트리밍 알고리즘