초록
현재의 악성코드 검출 및 분류 방법은 일반적으로 패턴(시그니처)과 행동을 추출하기 위해 시간이 많이 소요되고 지식이 필요한 과정에 의존합니다. 이러한 시그니처는 데이터 내에서 로컬이고 연속적인 시퀀스에 제한되어 있으며, 서로 간의 관계와 전체 악성코드 파일에서의 맥락을 무시하는 경우가 많습니다. 본 연구에서는 전문적 도메인 지식이 필요하지 않고 복잡한 패턴 및 특징 식별을 위한 순수 데이터 주도 접근 방식을 기반으로 하는 딥러닝 기반의 악성코드 분류 방법을 제시합니다.