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.
최근 코로나 19 팬더믹 이후 원격근무의 확대와 더불어 랜섬웨어 팬더믹이 심화하고 있다. 현재 안티바이러스 백신 업체들이 랜섬웨어에 대응하고자 노력하고 있지만, 기존의 파일 시그니처 기반 정적분석은 패킹의 다양화, 난독화, 변종 혹은 신종 랜섬웨어의 등장 앞에 무력화될 수 있고, 실제로 랜섬웨어의 피해 규모 지속 증가가 이를 설명한다. 본 논문에서는 기계학습을 기반으로 한 단일 분석만을 이용하여 탐지모델에 적용하는 것이 아닌 정적 분석 정보(.text Section Opcode)와 동적 분석 정보(Native API)를 추출하고 유사도를 바탕으로 연관성을 찾아 결합하여 기계학습에 적용하는 탐지모델을 제안한다.
Code obfuscation is a technique that protects the abstract data contained in a program from malicious reverse engineering and various obfuscation methods have been proposed for obfuscating intention. As the abstract data of control flow about programs is important to clearly understand whole program, many control flow obfuscation transformations have been introduced. Generally, inlining is a compiler optimization which improves the performance of programs by reducing the overhead of calling invocation. In code obfuscation, inlining is used to protect the abstract data of control flow. In this paper, we define new control flow complexity metric based on entropy theory and N-Scope metric, and then apply genetic algorithm to obtain optimal inlining results, based on the defined metric.
오늘날의 백신은 일반적으로 시그니처 기반 탐지법을 이용한다. 시그니처 탐지기법은 악성코드의 특정한 패턴을 비교하여 효율적이고 오탐율이 낮은 기법이다. 하지만 알려지지 않은 악성코드와 난독화 기법이 적용된 악성코드를 분석하는데 한계가 있다. 악성코드를 실행하여 나타나는 행위를 분석하는 동적분석 방법은 특정한 조건에서만 악성행위를 나타내는 은닉형 악성코드(Evasive Malware)를 탐지하는 데 한계를 지닌다. 본 논문에서는 은닉형 악성코드에 적용된 기법에 관하여 소개하고 나아가 이를 탐지하기 위한 방법에 관한 기술동향을 소개한다.
기존의 HTML의 경우 미디어 재생, 3D 그래픽 처리, 웹 소켓 통신 등을 위해서는 Silverlight나 Active-X와 같은 비 표준 플러그인을 설치해야만 구현할 수 있었다. 하지만, 차세대 웹 표준인 HTML5에서는 별도의 플러그인 설치 없이 자바스크립트의 신규 기능만으로 미디어 재생 등과 같은 동적인 기능을 구현할 수 있다. 이처럼 HTML5에서 자바스크립트 기능이 강화됨에 따라 이를 악용한 신종 사이버 공격의 위협이 증가 하고 있다. 기존의 악성 코드 공격과는 달리 사용자 단말에 어떠한 감염도 없이, 악성 스크립트를 삽입한 웹 페이지 접속만으로 악성 행위를 유발하기 때문에 기존의 보안기술로는 탐지에 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 로컬 프록시를 활용하여, 사용자 단말에서 송/수신되는 HTTP 트래픽을 수집하고, 이를 분석하여, 악성 자바스크립트를 탐지 및 차단하고, 나아가서 난독화 된 악성 자바스크립트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다.
현재 가장 높은 점유율을 보이고 있는 스마트 모바일 디바이스 플랫폼인 안드로이드는 바이트코드 기반의 어플리케이션을 동작시킨다. 바이트코드는 특성상 역공학에 취약하여 원본 코드의 노출이나 수정 후 재배포가 쉽게 이루어질 수 있다. 이를 보완하는 방법으로 난독화, 실행압축, 코드 분리, 기타 안티 리버싱 기법 등이 존재하지만, 이런 보호기법을 단독으로 사용하면 그 효과가 높지 않다. 이들은 각각 장단점을 가지고 있는데, 여러 기법을 조합해서 사용하면 보안성을 한층 높일수 있다. 그렇다고 각 기법의 특징을 무시한 채 무작정 사용하게 되면 오히려 어플리케이션의 성능이 낮아지고 크기가 늘어나는 문제가 발생한다. 따라서 보호기법의 정확한 이해와 필요에 맞는 올바른 선택적 사용이 중요하다. 본 논문에서는 지금까지 사용되어 온 안드로이드 어플리케이션 역공학 보호기법의 유형과 특징에 대하여 살펴보고, 보안성을 높이기 위한 올바른 조합과 선택에 대해 고찰한다.
인터넷이 발전하면서 사이버 공격이 증가하고 있으며, 사이버 공격에 사용되는 악성코드도 점차 지능화 되고 있다. 악성코드 탐지에는 정적분석을 통해 악성코드의 특정패턴을 비교하는 시그니처 기반 접근법이 널리 사용되고 있으며, 높은 탐지율과 빠른 탐지속도를 보인다. 그러나 알려지지 않은 신종 악성코드(0-day)와 실행압축, 난독화 둥에 의한 변종 악성코드를 분석하기에 한계가 있다. 더욱이 악성코드의 정적분석은 많은 노력과 시간이 소모되는 작업이며, 최근 악성코드들은 대부분 정적분석 우회기술이 적용되어 대량으로 유포되는 실정이다. 그러므로 악성코드를 직접 실행시켜 발생되는 이벤트들을 수집하여 의미를 분석하는 동적분석이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 악성코드에 적용된 동적분석 우회기술에 관하여 기술하고 나아가 동적분석 우회기술이 적용된 악성코드를 탐지하기 위한 방법에 관한 기술동향을 소개한다.
스마트 기기의 사용량 증가에 따라 애플리케이션의 제작 및 배포가 활발히 이루어 지고 있다. 따라서, 애플리케이션 개발에 관한 도덕적 문제, 개발자의 재산권 보호는 매우 중요한 문제이다. 하지만 배포된 애플리케이션 파일(APK)를 디컴파일(Decompile) 및 분석을 통해 애플리케이션의 소스 코드를 얻어낼 수 있다. 특히 디컴파일 기법이 악의적인 의도로 사용될 경우에는 애플리케이션 수정, 재배포 등 위변조로 인해 스마트 기기 사용자의 정보 유출, 금전적 피해 등의 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이러한 결과를 예방하기 위한 노력이 요구되고 있다. 본 논문에서는 디컴파일 과정을 통해 애플리케이션의 정보를 수집하고 애플리케이션의 위변조를 직접 수행함에 따라, 현재 사용 중인 예방책의 취약성에 대해 언급한다.
최근 웹 변조 공격은 대형 포탈, 은행, 학교 등 접속자가 많은 홈페이지에 악성 URL을 불법 삽입하여 해당 URL을 통해 접속자 PC에 자동으로 악성코드 유포하고 대규모 봇넷(botnet)을 형성한 후 DDoS 공격을 수행하거나 감염 PC들의 정보를 지속적으로 유출하는 형태로 수행된다. 이때, 홈페이지에 삽입되는 악성 URL은 탐지가 어렵도록 Javascript 난독화 기법(obfuscation technique) 등으로 은밀히 삽입된다. 본 논문에서는 웹 소스코드에 은닉된 악성 Javascript URL들에 대한 일괄 점검체계를 제안하며, 구현된 점검체계의 prototype을 활용하여 점검성능에 대한 시험결과를 제시한다.
안드로이드 환경은 디컴파일을 통해 개발자가 작성한 코드를 쉽게 획득할 수 있고, 해당 코드의 분석을 통해 유사 앱을 개발하거나 기능을 변조할 수 있다. 이러한 문제에 대응하기 위해 다양한 난독화, 안티 디버깅 기법을 개발하여 적용하고 있다. 하지만 해당 기법들은 충분한 시간과 노력을 투자한다면 분석 및 우회가 가능하므로 개발자는 분석을 원천적으로 막기보다 분석을 지연하는 목적으로 활용하고 있다. 안티 디버깅을 지원하는 대부분의 상용 SW 또한 이런 한계를 크게 벗어나지 않고 있으며 적용하는 안티 디버깅 기법의 종류와 수의 차이만 있다. 특히 기존의 연구는 안티 디버깅 기법의 우회에 집중하고 있으며 해당 연구는 분석을 위한 사전 단계의 개념이며 실제 분석 단계에서는 활용하지 못해 분석 효율을 올리지는 못한다. 본 연구에서는 분석의 관점에서 안티 디버깅을 무력화하고, 실제 분석 시 활용할 수 있는 방법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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