• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.424-427
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• 2009

소프트웨어 버스마크는 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 자바 메소드의 제어 흐름 그래프 유사도에 기반한 자바 버스마크를 제안한다. 제어 흐름 그래프 유사도는 노드의 유사도와 에지의 유사도로 나누어 계산하였다. 노드의 유사도는 인접 노드의 유사도를 함께 고려했으며, 에지 유사도는 이미 매칭된 노드들 사이의 거리를 측정하는 방법을 사용했다. 본 논문에서 제안한 버스마크를 평가하기 위해서 서로 다른 프로그램을 구별할 수 있는 신뢰도와 프로그램 최적화나 난독화에 견딜 수 있는 강인도에 대한 실험을 하였다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안하는 버스마크가 기존의 정적 버스마크보다 신뢰도가 높으면서도 난독화나 컴파일러 변경에 강인하다는 것을 확인하였다.

• 정보보호학회지
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• 제28권3호
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• pp.33-37
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• 2018

암호 화폐가 다양해지면서 암호 화폐를 채굴하는 방법 또한 다양한 방향으로 생겨났다. CyptoNote라는 프로토콜을 이용한 암호 화폐 중 하나인 모네로를 채굴할 때 메모리를 중점적으로 사용하도록 되어 있다. Coinhive는 광고 없이 수익을 내기위한 방법으로 웹브라우저를 이용한 모네로를 채굴하는 API를 만들었다. 하지만 본래의 목적과 다르게 API를 악의적으로 사용하여 웹브라우저 방문자의 동의 없이 채굴하는 공격인 크립토재킹이 증가하게 되었다. 이러한 공격을 막기 위해 브라우저 확장 어플리케이션이 등장하였으나, 공격자는 이를 우회하기 위해 자바스크립트 난독화를 사용하고 있다. 본 논문에서는, 크립토재킹에 대한 연구동향을 분석하고자 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제46권1호
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• pp.201-221
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• 2012

본 연구는 도서관의 DFL 서비스 정책을 마련하는데 주요한 목적이 있다. 이를 위해 연구는 난독인과 보호자를 대상으로 한 면담과 설문조사를 통하여 도서관 이용에 장애가 되는 여러 가지 요인을 알아보았다. 연구를 통해 나타난 결과는 다음과 같이 요약될 수 있다: 1) 홍보 및 광고활동의 강화, 2) 도서관 규정의 개선 및 난독인 전문 사서의 배치, 3) 소장 자료 및 전용공간 서비스의 확대 및 맞춤화.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.139-140
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• 2019

난독증은 정상적인 지능에도 불구하고 문장을 읽기가 어려운 독서 장애다. 난독증 진단 방법은 ADHD처럼 증상 체크리스트가 없다. 지적장애를 판정할 때 사용하는 웩슬러 지능검사 같은 전 세계인이 사용하는 아주 보편화된 심리검사도 없다. 미국 진단기준의 최신판인 DSM-5에도 어떤 검사를 해서 기준점수 아래여야 진단할 수 있다고 명확히 써놓지 않았다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 글자, 단어, 문장, 문단의 단위를 설정하여 화면에 출력하고 아이트래커를 활용하여 읽는 사람의 시선 데이터를 수집하여 히트맵으로 분석한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.67-77
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• 2017

프로텍터란 프로그램의 핵심 아이디어를 보호하기 위해 실행파일을 압축하고 난독화를 적용하는 프로그램이다. 그리고 최근 악성코드가 자신의 악성행위를 분석하기 어렵게 만들기 위해 프로텍터를 적용하고 있다. 프로텍터가 적용된 실행파일을 정밀분석하기 위해서는 프로텍터를 해제하는 언패킹 작업이 필요하다. 기존의 연구에서는 OEP를 찾아 언패킹을 하는 것에 주력하였지만, 분석방해가 목적인 프로텍터의 경우 실행압축 해제가 완료된 이후의 실행에 분석방해 기능들이 남아있게 되어 여전히 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 분석방해가 목적인 Themida 프로텍터가 사용하는 분석방해 기술을 분석하고 그에 대한 대응방안을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.77-83
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• 2012

웹 페이지에서 다양한 서비스를 제공하면서 악성코드가 웹 페이지를 통해 배포되는 것도 늘어났다. 악성코드는 개인정보 유출, 시스템의 성능저하, 시스템의 좀비 피씨화 등의 피해를 입힌다. 이런 피해를 막으려면 악성코드가 있는 웹 페이지의 접근을 막아야 한다. 그런데 웹 페이지에 있는 악성코드는 난독화나 변형기법으로 위장하고 있어 기존 안티바이러스 소프트웨어가 사용하는 시그니처 방식의 접근법으로 찾아내기 어렵다. 이를 해결하기 위하여, 웹 페이지를 분석하여 악성 웹 페이지와 양성 웹 페이지를 구별하기 위한 특징을 추출하고, 기계 학습법으로 널리 사용되는 SVM을 통하여 악성 웹 페이지를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법이 우수함을 실험을 통하여 보인다. 제안한 방법으로 악성 웹 페이지를 정확히 분류하면 웹 페이지를 통한악성코드의 배포를 막는데 이바지할 것이다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권8호
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• pp.1049-1056
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• 2015

2011년에 발표된 RIPE는 프로그램 공격에 대한 완화 기법 평가 도구로서 850 가지 패턴의 버퍼 오버플로우 기반 공격에 대한 완화 기법만을 평가한다. RIPE는 공격과 방어 루틴이 하나의 프로세스로 실행되도록 구성되어, RIPE가 실행될 때에는 공격과 방어 루틴이 프로세스 상태와 주소 공간 배치를 공유할 수밖에 없게 된다. 그 결과 공격 루틴은 방어 루틴의 메모리 공간을 아무런 제약 없이 접근할 수 있게 된다. 이 논문에서는 RIPE의 공격과 방어 루틴이 독립적인 2개의 프로세스로 동작하도록 하여 주소 공간 배치 난독화와 같은 기밀성에 근거한 방어 기법을 정확히 평가할 수 있도록 개선하였다. 또한 억지 공격에 대한 방어 능력을 실험할 수 있도록 실행 모드를 추가하였다. 마지막으로 vtable 포인터 공격과 형식문자열 공격을 수행하도록 38 가지 패턴의 공격을 추가하여 확장하였다. 개선 결과 공격 패턴이 다양하게 되었고, 보호 효과 평가의 정확성도 높아졌다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.105-115
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• 2019

최근 지능화된 안드로이드 악성코드는 정적 분석만으로는 악성행위에 대한 탐지가 어려워지고 있다. SO파일, 동적로딩을 이용한 코드 호출 및 문자열 난독화를 적용한 악성코드의 경우 분석을 위해 다양한 툴을 이용하여도 원본 코드에 대한 정보 추출이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해서 다양한 동적 분석기법이 있지만, 동적 분석은 루팅 환경이나 에뮬레이터 환경을 요구한다. 그러나 동적 분석의 경우 악성코드들이 루팅 및 에뮬레이터 탐지를 실시하여 분석 환경을 탐지 하고 있다. 본 논문은 이를 해결하고자 다양한 루팅 탐지 기법을 조사하여 실단말에서 루팅탐지 우회 환경을 구축하였다. 또한, Xposed를 이용하여 안드로이드 악성코드 분석을 위한 SDK 코드 후킹 모듈을 설계하였고, 코드 흐름을 위한 인텐트 추적, 동적 로딩 파일에 대한 정보, 다양한 API 정보 추출을 구현하였다. 이를 통해 악성코드의 난독화 된 정보 및 다양한 악성 행위 정보를 분석하고자 한다.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.97-107
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• 2023

4차 산업혁명 시대에 디지털기기 보급의 대중화와 함께 이를 대상으로 한 사이버 범죄가 증가함에 따라 디지털 데이터 증거 확보의 중요성이 대두되고 있다. 하지만 디지털 데이터 증거 확보의 어려움은 디지털 데이터를 조작, 삭제, 난독화 등 분석 시간을 증가시키거나 불가능하게 만드는 안티 포렌식 기법을 활용하기 때문이다. 이러한 안티 포렌식은 디지털 포렌식 측면에서 증거물의 회손 및 차단하는 일련의 행위로 정의하며, 안티 포렌식 기법으로 데이터 파괴, 데이터 암호화, 데이터 은닉, 데이터 변조 등으로 분류된다. 따라서 본 연구에서는 안티포렌식 기법을 데이터 은닉 및 삭제 (난독화 및 암호화)로 분류하여 최근 연구동향을 조사 및 분석하고 향후 안티포렌식의 연구 방향을 제안하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권1호
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• pp.31-40
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• 2024

최근 정적분석 기반의 시그니처 및 패턴 탐지 기술은 고도화되는 IT 기술에 따라 한계점이 드러나고 있다. 이는 여러 아키텍처에 대한 호환 문제와 시그니처 및 패턴 탐지의 본질적인 문제이다. 악성코드는 자신의 정체를 숨기기 위하여 난독화, 패킹 기법 등을 사용하고 있으며 또한, 코드 재정렬, 레지스터 변경, 분기문 추가 등 기존 정적분석 기반의 시그니처 및 패턴 탐지 기법을 회피하고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 머신러닝을 통한 LLVM IR 코드 이미지 기반 악성코드 정적분석 자동화 기술을 제안한다. 바이너리가 난독화되거나 패킹된 사실에 불구하고 정적 분석 및 최적화를 위한 중간언어인 LLVM IR로 디컴파일한다. 이후 LLVM IR 코드를 이미지로 변환하여 CNN을 이용한 알고리즘 중 전이 학습 및 Keras에서 지원하는 ResNet50v2으로 학습하여 악성코드를 탐지하는 모델을 제시한다.