Research on File-based Malware Detection Method

악성코드 파일기반 탐지방법에 대한 연구

본 연구는 파일기반 악성파일 탐지시간을 줄이는 알고리즘 사용에 대해 기술하고 있다. 기존 탐지방식은 파일의 시그니처 값에 대한 유사도를 단순히 비교하는 것에만 그쳐 오탐율이 높거나 새롭게 생성되는 악성파일을 대응할 수 없는 제한점이 있다. 또한 정확도를 높이고자 딥 러닝을 통한 탐지방식이 제안되고 있으나 이 또한 동적분석으로 진행이 되기 때문에 시간이 오래 걸리는 제한이 있다. 그래서 우리는 이를 보완하는 VP Tree 탐지를 제안한다. 이 방법은 시그니처 값이 아닌 다차원에서의 해시 값의 데이터 위치를 기반으로 거리를 척도 한다. 유클리드 거리 법, 맨해튼 거리법이 사용되며 삼각부등식의 만족하는 기준으로 K-NN 이 생성이 되며, K-NN 을 이진 트리로 구성하여 인덱스를 통한 탐지를 진행하기에 기존 방법들을 보완할 수 있는 대안점이 될 수 있으며, 악성파일과 정상파일이 섞여 존재하는 총 3 만개의 데이터를 대상으로 악성파일 탐지 테스트를 진행하였으며 기본 방식에 비해 약 15~20%정도 속도가 단축된다는 것을 입증했다.