이 논문은 바이트 기반 악성코드 탐지 기법이 원시 바이트를 조작하는 회피 공격에 취약하다는 점에 주목해, 프로그램을 실행 행동을 포착하는 프로그램 그래프로 표현하는 그래프 기반 탐지 기법 MalGuard를 제안한다. 기존 그래프 기반 방법이 기본 블록들의 의미 있는 행동을 함께 구현하는 응집력 있는 집단을 명시적으로 식별하지 못하고 충분히 표현력 있는 그래프 표현을 학습하지 못한다는 한계에 대응해, 이런 응집 집단을 '운영 역할'로 식별하는 접근법과 운영 역할 간 상호작용을 모델링하는 프로그램 그래프 표현 학습 기법이라는 두 가지 방법론적 혁신을 도입했다. 이를 통해 고립된 기본 블록에서는 보이지 않는 프로그램 행동을 포착할 수 있으며, 광범위한 실험에서 MalGuard는 탐지 성능을 개선하고 미탐지 악성코드의 예상 비용을 감소시키는 것으로 나타났다.

• •바이트 조작 회피 공격에 강한 그래프 기반 악성코드 탐지 기법 MalGuard 제안
• •기본 블록의 응집 집단을 '운영 역할'로 식별하는 방법론 혁신
• •운영 역할 간 상호작용을 모델링하는 프로그램 그래프 표현 학습 기법 도입
• •광범위한 실험에서 탐지 성능 개선과 미탐지 악성코드의 예상 비용 감소 확인