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권세훈 ( Se-hoon Kwon ),권재영 ( Jae-yeong Kown ),이승훈 ( Seung-hun Lee ),이현우 ( Hyun-woo Lee ),이종락 ( Jong-rak Lee ),원일용 ( Il-yong Won ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.2
본 연구는 기존의 변종 악성코드와는 달리 진화알고리즘을 기반으로 한 악성코드 자동 생성 프레임워크에 대한 것이다. 우리가 제안하는 시스템은 소스가 알려지지 않는 바이너리 상태의 악성코드를 역공학적 기법을 이용하여 소스 상태로 복원하고 복원된 소스를 이용하여 다양한 변종 악성코드를 생성하는 것이다. 진화 연산을 적용하기 위해 평가함수의 설계가 중요한데, 우리는 행동 기반 분석 기반의 평가 함수를 포함하는 프레임워크를 제안하였다.