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악성 code 유형별 비중 변화 http://v.media.daum.net/v/20180124203355987
Ransomware (28 %) 금융정보 탈취 (17 %) Downloader (10 %) Dropper (9 %) Bitcoin 채굴 (55 %) (8 %) (5 %) Backdoor 2017 상 (유포지 : 434) 기 타 (19 %) 2017 하 (유포지 : 763) 악성 code 유형별 비중 변화 경유지 : 7,032 경유지 : 5,118
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2017 하 (유포지 : 763)
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악성 code 의 경유지 비중 변화 http://v.media.daum.net/v/20180124203355987 제조 업종
(17 %) Shopping 업종 (9 %) 2017 상 (유포지 : 434) 기 타 (20 %) Community (6 %) 악성 code 의 경유지 비중 변화 경유지 : 7,032 건강 및 의학 업종 (83 %) (43 %) 2017 하 (유포지 : 763) 경유지 : 5,118 Business (5 %)
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탐지된 악성code 유포지 악성code sample 수집/분석
Dec Oct Aug Jun Apr Feb 2016 2017 100 200 300 탐지된 악성code 유포지 한국인터넷진흥원(KISA) 신종/변형? 그 주기가 불규칙하지만, 어떤 파동성을 느끼게 하는 가상의 선 악성code sample 수집/분석
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