1.
Malware Dataset
& Ubuntu
Kaggle Korea 임근영

2.
Malware Dataset
& Ubuntu
Kaggle Korea 임근영
from

3.
Malware Dataset
& Ubuntu
Kaggle Korea 임근영
from
&

4.
주의
생각보다 리눅스 얘기가 많지 않을 수도 있습니다.

5.
저의 우상입니다.

6.
저의 우상입니다.

7.
전공이 해킹보안 ㄷㄷ…

8.
그래서 해킹 잘해?
못해요 .. 개발은 할 줄 알아요. (현재는 백수)
• C++ ( 제일 좋아함)
• Objective-C / Objective-C++ ( 아이폰 보다 좋아함 )
• C ( 좋아함)
• Python ( 별로.. 근데 딥러닝 때문에 하게 됨 )
• C#, Java (…)

9.
Malware

10.
Malware

11.
마소 Malware Classification Challenge

12.
근데 왜? 4년이나 지난걸? 과제…

13.
데이터 받아볼까..

14.
용량 실화냐… 500GB…

15.
Malware Dataset
ASM bytes

16.
스트링으로 이루어짐 -> 바이너리로 바꾸자
ASM bytes

17.
일단 윈도우에서 시작
환경설정을 다 윈도우에 해서..

18.
그.런.데.

19.
맥으로 피신

20.
아 귀찮아.. 얼마전에 포멧 했는데 또 깔아?
pip install …
brew install python3.x
Anaconda
Matplotlib
Tensorflow
Keras

21.
Docker!

22.
NSML image from dockerhub

23.
docker run … -p 8888:8888

24.
docker run … -v /notebook:/home/blah

25.
이제 Malware를 분류할 딥러닝 모델을..

26.
어떻게 모델에 입력하지? Hint ! 1byte (8bit)
C7

27.
어떻게 모델에 입력하지? Hint ! 1byte (8bit)
C7
1100 0111

28.
Malware 이미지 화
Image source : https://articles.forensicfocus.com
/2018/06/20/deep-learning-at-the-shallow-end-malware-classification-for-non-domain-experts/

29.
화X이?

30.
Malware는 각각 다른 크기를 가지고 있다.

31.
Convolutional LSTM으로 크기 대응
Image source: https://jaxenter.com/convolutional-lstm-deeplearning4j-146157.html

32.
Convolutional LSTM으로 크기 대응

33.
Code Review

34.
결과

35.
감사합니다.
Q & A