A Deep learning framework for early detection of Ransomware communication patterns in encrypted network using transfer learning Case study: Financial Enterprise Networking
본 논문은 페이로드 복호화 없이 랜섬웨어를 탐지하기 위해 암호화된 네트워크 플로우 특징에 대한 전이 학습을 활용하는 LSTM 기반 딥러닝 프레임을 제시하며, Wazuh SIEM과 통합된 신뢰도 기반 앙상블 시스템을 통해 높은 탐지 정확도를 달성하는 동시에 시간적 모델 드리프트를 방어하기 위한 12~18개월의 재학습 주기의 결정적 필요성을 입증한다.