SecureScan: An AI-Driven Multi-Layer Framework for Malware and Phishing Detection Using Logistic Regression and Threat Intelligence Integration

Wed, 29 Apr 2026 08:31:07 GMT

### 저자

Rumman Firdos, Aman Dangi

### 💡 개요

본 논문은 점점 더 정교해지는 악성코드와 피싱 공격에 대응하기 위해 로지스틱 회귀 기반 분류, 휴리스틱 분석, VirusTotal API를 통한 외부 위협 인텔리전스를 통합한 3계층 AI 기반 탐지 프레임워크인 SecureScan을 제안합니다. 이 프레임워크는 알려진 위협을 휴리스틱으로 필터링하고, 불확실한 샘플은 머신러닝으로 분류하며, 애매한 경우는 제3자 정보로 검증하여 효율성을 높입니다.

### 🔑 시사점 및 한계

- 기존 시그니처 기반 탐지 시스템의 한계를 극복하기 위한 다계층 AI 기반 탐지 프레임워크의 효과성을 입증했습니다.

- 경량 통계 모델(로지스틱 회귀)이 보정된 검증 및 외부 위협 인텔리전스와 결합될 때 복잡한 딥러닝 시스템에 필적하는 신뢰성과 성능을 달성할 수 있음을 보여주었습니다.

- 실제 환경에서의 안정성을 높이기 위해 오탐을 최소화하는 보정된 임계값 및 회색 영역 로직을 도입했습니다.

---

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2602.10750)