본 논문은 랜섬웨어 활동 식별을 위한 새로운 프레임워크를 제시한다. 고차원 임베딩과 동적 휴리스틱 도출 메커니즘을 통합한 다중 모드 실행 경로 분석을 통해 다양한 공격 변종에 걸친 행동 패턴을 포착한다. 이 접근 방식은 높은 적응성을 보이며, 랜섬웨어가 탐지를 회피하기 위해 사용하는 난독화 전략과 다형성 특징을 효과적으로 완화한다. 실험 결과, 기존 기법과 비교하여 정밀도, 재현율, 정확도 측면에서 상당한 향상을 보였으며, 특히 가변적인 암호화 속도와 난독화된 실행 흐름 환경에서도 효과적임을 입증했다. 또한 확장성과 계산 효율성이 높고, 다양한 시스템 구성 환경에서 강력한 적용성을 보장한다. 낮은 오탐율과 향상된 탐지 지연 시간, 그리고 모듈식 설계를 통한 확장성 등이 주요 특징이다. 에너지 효율성 또한 분석되었으며, 자원 제약이 심한 환경에서도 실용적인 배포가 가능함을 보여준다.
