지속적으로 새롭게 등장하는 악성 파일(malware)탐지의 어려움으로 인해 머신러닝 기반 인공지능 백신 개발의중요성이 크게 대두되고 있다. 하지만 현존하는 인공지능 백신은 파일의 일부 영역만을 검사하기 때문에 탐지율이 떨어진다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 독자적인 로직을 기반으로 개발한 인공지능 백신에 근거하여, 파일 내전체 데이터를 검사하는 방법을 제안한다. 그 중 정상 파일과 비교했을 때 악성 파일에만 존재하는 unique한 함수에서 추출한 OP Code 특징을 학습 데이터셋으로 한 진단법 강화 방안을 제시한다. 해당 강화법의 성능을 RandomForest 알고리즘을 기반으로 한 CSV 데이터셋 학습과 Inception V3 모델을 기반으로 한 이미지 데이터셋 학습으로 나누어 테스트해본 결과, 약 80%의 탐지율을 도출하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 독자적인 로직을 기반하여 개발한 인공지능 백신에 근거해, 파일 내 전체 데이터를 검사하는 방법을 제시한다.