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1. (WO2019004671) SYSTÈME ET PROCÉDÉ DE DÉTECTION DE LOGICIEL MALVEILLANT BASÉE SUR UNE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
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N° de publication : WO/2019/004671 N° de la demande internationale : PCT/KR2018/007161
Date de publication : 03.01.2019 Date de dépôt international : 25.06.2018
CIB :
G06F 21/56 (2013.01) ,G06N 3/08 (2006.01) ,G06T 3/40 (2006.01) ,G06T 5/50 (2006.01) ,G06F 17/30 (2006.01)
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
21
Dispositions de sécurité pour protéger les calculateurs, leurs composants, les programmes ou les données contre une activité non autorisée
50
Contrôle des usagers, programmes ou dispositifs de préservation de l’intégrité des plates-formes, p.ex. des processeurs, des micrologiciels ou des systèmes d’exploitation
55
Détection d’intrusion locale ou mise en œuvre de contre-mesures
56
Détection ou traitement de programmes malveillants, p.ex. dispositions anti-virus
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
N
SYSTÈMES DE CALCULATEURS BASÉS SUR DES MODÈLES DE CALCUL SPÉCIFIQUES
3
Systèmes de calculateurs basés sur des modèles biologiques
02
utilisant des modèles de réseaux neuronaux
08
Méthodes d'apprentissage
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
T
TRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
3
Transformation géométrique de l'image dans le plan de l'image, p.ex. à partir d'un mappage binaire pour obtenir un mappage binaire afin de créer une image différente
40
Changement d'échelle d'une image entière ou d'une partie d'image
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
T
TRAITEMENT OU GÉNÉRATION DE DONNÉES D'IMAGE, EN GÉNÉRAL
5
Amélioration ou restauration d'image, p.ex. à partir d'un mappage binaire pour obtenir un mappage binaire afin de créer une image similaire
50
en utilisant plusieurs images, p.ex. moyenne, soustraction
G PHYSIQUE
06
CALCUL; COMPTAGE
F
TRAITEMENT ÉLECTRIQUE DE DONNÉES NUMÉRIQUES
17
Equipement ou méthodes de traitement de données ou de calcul numérique, spécialement adaptés à des fonctions spécifiques
30
Recherche documentaire; Structures de bases de données à cet effet
Déposants :
주식회사 씨티아이랩 CTILAB CO., LTD. [KR/KR]; 서울시 서초구 태봉로 114, 6층 601호 #601, 6F., 114, Taebong-ro Seocho-gu Seoul 06764, KR
Inventeurs :
조홍연 CHO, Hong Yeon; KR
Mandataire :
특허법인 명인 MI PATENT AND LAW FIRM; 서울시 강남구 테헤란로 4길 45, 5층 5F., 45 Teheran-ro 4-gil Gangnam-Gu Seoul 06240, KR
Données relatives à la priorité :
10-2017-008377930.06.2017KR
Titre (EN) ARTIFICIAL INTELLIGENCE BASED MALWARE DETECTION SYSTEM AND METHOD
(FR) SYSTÈME ET PROCÉDÉ DE DÉTECTION DE LOGICIEL MALVEILLANT BASÉE SUR UNE INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
(KO) 인공지능 기반 악성코드 검출 시스템 및 방법
Abrégé :
(EN) The present invention relates to an artificial intelligence based malware detection system and method. The method according to the present invention comprises the steps of: receiving malware binary data; extracting metadata from the received malware binary data; converting the extracted metadata into image data; and receiving the converted image data and learning the malware in a neural network unit. According to the present invention, after the malware binary data is imaged by applying an image technology, the malware binary data can be efficiently recognized and classified through deep learning based image recognition. In addition, an artificial intelligence detection algorithm technology and the classified malware can be displayed visually and clearly.
(FR) La présente invention concerne un système et un procédé de détection de logiciel malveillant basée sur une intelligence artificielle. Le procédé selon la présente invention comprend les étapes consistant à : recevoir des données binaires de logiciel malveillant; extraire des métadonnées à partir des données binaires de logiciel malveillant reçues; convertir les métadonnées extraites en données d'image; et recevoir les données d'image converties et apprendre le logiciel malveillant dans une unité de réseau neuronal. Selon la présente invention, une fois que les données binaires de logiciel malveillant sont imagées par application d'une technologie d'imagerie, les données binaires de logiciel malveillant peuvent être reconnues et classées efficacement par l'intermédiaire d'une reconnaissance d'image basée sur un apprentissage profond. De plus, une technologie d'algorithme de détection d'intelligence artificielle et le logiciel malveillant classé peuvent être affichés visuellement et clairement.
(KO) 본 발명은 인공지능 기반 악성코드 검출 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 방법은 악성코드 바이너리 데이터(malware binary data)를 입력받는 단계, 상기 입력된 악성코드 바이너리 데이터에서 메타데이터를 추출하는 단계, 상기 추출된 메타데이터를 영상 데이터로 변환하는 단계, 그리고 상기 변환된 영상 데이터를 입력받아 신경망부에서 악성코드를 학습하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면 악성코드 바이너리 데이터를 영상 기술을 적용하여 영상화한 후 딥러닝 기반의 영상 인식을 통해 효율적으로 인식 및 분류할 수 있다. 또한 인공지능 검출 알고리즘 기술과 분류된 악성코드를 시각적으로 명확하게 디스플레이해줄 수 있다.
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Organisation régionale africaine de la propriété intellectuelle (ARIPO) (BW, GH, GM, KE, LR, LS, MW, MZ, NA, RW, SD, SL, ST, SZ, TZ, UG, ZM, ZW)
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Organisation africaine de la propriété intellectuelle (OAPI) (BF, BJ, CF, CG, CI, CM, GA, GN, GQ, GW, KM, ML, MR, NE, SN, TD, TG)
Langue de publication : coréen (KO)
Langue de dépôt : coréen (KO)