최근 들어, 모바일 기기의 시스템을 장악하여 중요 정보를 빼내는 등의 악성 행위를 위해 Code Reuse Attack (CRA) 이 널리 사용되고 있다. 이러한 CRA 를 막기 위한 방법으로 branch 의 trace 를 분석하여 CRA 고유의 특성을 찾아내는 Signature 기반 탐지 기술이 있다. 이러한 탐지 기술을 효율적으로 지원하기 위하여, 본 논문에서는 ARM 프로세서용 바이너리를 분석하여, signature 분석을 위해 필수적으로 분석되어야 하는 gadget 의 크기를 빠르게 접근할 수 있는 meta-data 를 생성하는 기술을 제안한다. 이러한 meta-data 를 활용하는 방식은 gadget 의 크기를 계산하는 추가적인 코드의 수행을 제거해 주므로, 더욱 효율적으로 CRA 를 탐지할 수 있도록 도와준다. 실험 결과, 이러한 meta-data 는 본래의 바이너리 코드 대비 9% 만의 크기 증가를 일으키는 것으로 나타났다.
자체 수정 코드(Self-Modifying-Code)란 실행 시간 동안 스스로 실행 코드를 변경하는 코드를 말한다. 이런 기법은 특히 악성코드가 정적 분석을 우회하는 데 악용된다. 따라서 이러한 악성코드를 효과적으로 검출하려면 자체 수정 코드를 파악하는 것이 중요하다. 그동안 동적 분석 방법으로 자체 수정 코드를 분석해왔으나 이는 시간과 비용이 많이 든다. 만약 정적 분석으로 자체 수정 코드를 검출할 수 있다면 악성코드 분석에 큰 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 LLVM IR로 변환한 바이너리 실행 프로그램을 대상으로 자체 수정 코드를 탐지하는 정적 분석 방법을 제안하고, 자체 수정 코드 벤치마크를 만들어 이 방법을 적용했다. 본 논문의 실험 결과 벤치마크 프로그램을 컴파일로 변환한 최적화된 형태의 LLVM IR 프로그램에 대해서는 설계한 정적 분석 방법이 효과적이었다. 하지만 바이너리를 리프팅 변환한 비정형화된 LLVM IR 프로그램에 대해서는 자체 수정 코드를 검출하기 어려운 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 바이너리를 리프팅 하는 효과적인 방법이 필요하다.
바이너리 CDMA(B-CDMA) 기술은 CDMA 신호의 크기를 일정하게 유지시키는 새로운 변조 기법이다. 다중코드CDMA 신호를 일정한 레벨의 신호로 양자화한 후 변조함으로써 B-CDMA 기술은 CDMA 신호가 가지는 장점들을 유지하는 동시에 최대전력 대 평균전력의 비율을 감소시킨다. 본 논문에서는 확산인자가 현저히 작지 않은 가정 하에 B-CDMA시스템의 성능을 다중 경로 페이딩 환경에서 분석한다. 수학적 분석 결과는 컴퓨터 모의실험을 통하여 검증된다.
최근 악성코드를 이용한 위협은 사이버 상에서 가장 위협적이고 점차 지능화되고 있다. 하지만 안티 바이러스 제품이나 기존의 탐지 솔루션은 복잡해지고 정교해지는 악성코드에 대해 효과적으로 대응하지 못한다. 본 논문에서는 분석 환경 회피 기술을 갖는 악성코드를 보다 효과적으로 식별하기 위해 실제 컴퓨터 환경을 기반으로 악성코드의 동작 및 상태를 감지하고 악성코드의 요구사항을 동적으로 핸들링하는 환경을 제안한다. 제안하는 방법은 리얼머신 기반의 바이너리 자동실행 환경과 가상머신 환경에서의 악성코드 악성행위 활동성을 비교하여 지능형 악성코드를 효과적으로 분석하기 위한 동적 분석환경을 제공할 수 있음을 실험하여 보였다.
프로그램 자동 분석 방법 중 하나인 기호 실행은 지난 몇 해 동안 기술적으로 크게 향상 되었다. 그러나 여전히 기호실행 그 자체만을 이용하여 프로그램을 분석하는 것은 실용적이지 않다. 가장 큰 이유로는 프로그램 분석 중에 발생하는 경로 폭발 문제로 인한 메모리 부족으로, 기호 실행을 이용해 프로그램의 모든 경로의 해를 구할 수 없다. 따라서 분석가는 모든 경로의 해를 구하는 것이 아닌 취약성을 갖는 지점으로 기호 실행 탐색 경로를 구성하는 것이 실용적이다. 본 논문에서는 기호 실행 과정에서 사용될 수 있는 정적분석 기반 바이너리 역방향 제어 흐름 그래프 생성 방법 기술을 제안한다. 역방향 제어 흐름 그래프 생성을 통해 분석가는 바이너리 내의 잠재적인 취약지점을 선정할 수 있고, 해당 지점으로부터 생성된 역추적 경로는 향후 기호 실행을 위해 효율적으로 사용될 수 있다. 우리는 리눅스 바이너리(x86)를 대상으로 실험을 진행하였고, 실제로 잠재적인 취약점 선정 및 역추적 경로 생성이 바이너리의 다양한 상황에서 가능함을 보였다.
최근 사회적 변화와 IC T 기술의 발전에 따라 사이버 위협 또한 증가되고 있으며, 사이버위협에 사용되는 악성코드는 분석을 어렵게 하기 위해 분석환경 회피기술, 은닉화, 파일리스 유포 등 더욱 고도화 지능화되고 있다. 이러한 악성코드를 효과적으로 분석하기 위해 머신러닝 기술이 활용되고 있지만 분류의 정확도를 높이기 위한 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝의 분류성능을 높이기 위해 API호출 구간 특성 기반 악성코드 탐지 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 악성코드와 정상 바이너리의 API 호출 순서를 시간을 기준으로 구간으로 분리하여 각 구간별 API의 호출특성과 바이너리의 엔트로피 등의 특성인자를 추출한 후 SVM(Support Vector Mechine) 알고리즘을 이용하여 제안하는 방법이 악성바이너리를 잘 분석할 수 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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