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악성코드

[2018 데이터챌린지] 악성코드 탐지 후기 2편
TIL/개인공부 2018. 11. 11. [2018 데이터챌린지] 악성코드 탐지 후기 2편 학습시작! # 2018-11-13 수정 우리는 이번 챌린지에서 총 두가지 모델을 활용하여 학습을 진행했다. 1. LightGBM2. DNN(pytorch) 이번대회에서 그래도 작년과는 달리 딥러닝 모델을 내가 직접짜서 대회에 참여했다는 것이 보람찼다.간단한 DNN모델이지만 학습 데이터 형식을 맞추는게 제일 힘들었던거 같다. 해당 DNN 모델 파일은 다음 링크에서 볼수가 있다.https://github.com/jaeyung1001/Malware-Detection 사실 예선이 시작되기전에 위의 두개 모델에서 정확도가 약 90%~95%까지 측정이 되어서 이번 대회도 본선까지는 무리는 없겠지 라는 생각을 하였으나... 예선에서는 정확도가 80%대 밖에 안나왔다...(여기서 멘붕) 파트너와 얘기하면서 꼽은 문제점..
[2018 데이터챌린지] 악성코드 탐지 후기 1편
TIL/개인공부 2018. 11. 11. [2018 데이터챌린지] 악성코드 탐지 후기 1편 # 수정 2018-11-13 코드 추가 이번에 정보보호학회에서 열리는 "정보보호 R&D 데이터 챌린지"에 참여하게 되었다. 종목은 총 4가지가 있었다1. 악성코드 탐지2. 악성 안드로이드 앱 탐지3. 차량 도난 탐지4. 자동 취약점 탐지 이중에 1번을 참여하게되었고. 11월10일 토요일에 판교에 가서 예선전을 참여했다.작년에 악성 안드로이드 앱을 참여하고 우승했던 나여서 이번에 욕심이나서 악성코드도 우승해보고 싶었다. 판교에 도착했을때 많은 팀들이 보였고 충남지역 호남지역에도 많은 팀들이 참여를했다. 10시에 정확하게 시합이 시작됐고. 관계자분들이 USB를 이용하여 테스트셋을 나눠줬다. 테스트셋을 받고 압축해제를 하는데 7zip이 안깔려있어서 Ubuntu에 p7zip을 설치했다 하지만 virtualbox..

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