본 논문에서는 최근 국내에서 발견된 바이러스 중 다형성 바이러스인 Win32/Kashu에 대한 특징을 설명하고자 한다. 이를 통해 다형성 바이러스의 일반적인 특징을 알 수 있으며, 나아가 안티바이러스 제품에서 어떻게 치료가 이루어지는지를 알 수 있다. 다형성 바이러스는 일반적인 바이러스와 달리 감염 시 자신의 코드가 매번 다른 형태를 나타내는 것으로 진단과 치료가 어려운 것이 특징이다. 최근에는 이러한 복잡한 형태의 바이러스가 점점 증가하고 있는 추세이며, 이러한 현상은 사용자 및 안티바이러스 업체 모두에게 큰 위협으로 다가올 수 있다.
프로그램 내 바이러스 코드 패턴을 탐색하는 현재의 백신 프로그램은 암호화 바이러스나, 다형성 바이러스를 탐지하는 데 어려움이 있다. 다형성 바이러스는 암호를 해제하는 코드 부분이 감염된 때마다 변형된다. 그래서, 이 바이러스를 탐지하기 위해서는 바이러스 본체를 해제하는 암호해제 코드의 행동을 추적해보아야 하며, 코드 분석시 많은 시간이 소요되는 것이 일반적이다. 특히, 바이러스 제작자가 바이러스 암호 해제 코드의 반복 실행 수를 늘려 놓았다면 기존의 방식으로는 이를 발견하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 다형성 바이러스를 탐지하기 위해서 개선된 알고리즘을 이용한 에뮬레이터를 제안한다. 이론 이용하여 다형성 바이러스를 탐지해본 결과, 기존의 에뮬레이터에 비해 다형성 바이러스 진단율이 약 2%정도 향상되었다. 또한, 제안된 다형성 바이러스 진단 시스템은 MS-Windows 뿐만 아니라 Linux 등 Unix 계열 플랫폼에서도 동작할 수 있다는 장점이 있다.
최근의 많은 바이러스들이 전달매체(Vector)로서 전자우편을 이용하며 탐지를 어렵게 하기 위해 다형화 기법을 사용한다. 현재의 안티 바이러스(Anti-virus) 제품들은 일반적인 바이러스와 전자우편에 의해 전파되는 바이러스에 대한 탐지 방식을 구분하지 않고 있으므로 전자우편 기반의 바이러스 탐지에 적절치 않다[1]. 또한 시그너쳐(signature) 기반의 탐지 방식을 이용하므로 다형성 바이러스를 탐지 할 수 없다. 본 논문에서는 전자우편을 통해 전파되는 바이러스를 대상으로 전자우편의 특성을 이용하되 시그너쳐에 의존하지 않응으로써 다형성 바이러스를 탐지 할 수 있는 기법을 소개한다.
매크로 바이러스를 비롯한 악성 스크립트 바이러스는 이진 코드와는 달리 텍스트 형식으로 코드가 저장되기 때문에 많은 수의 변종이 가능하고 다형성을 지닌 형태로의 제작이 쉬워 새로운 형태의 출현이 빈번하다[1]. 이에 따라 시그니처 기반의 감지 기법을 탈피한 다양한 기법들이 제안되고 있으나 세밀한 수준의 분석으로 인한 시간 지연과 높은 긍정 오류의 문제로 현실적으로 적용되지 못하는 실정이다. 이를 개선하여 비교적 짧은 시간에 정적 분석을 끝내고 코드 삽입 기법을 병행하여 긍정 오류 문제를 해결한 기법이 제안 되었다[2]. 그러나 이 기법에서 사용하는 정적 분석은 다형성 스크립트 바이러스에 대하여 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 제안된 정적 분석 기법을 확장 하여 다형성 스크립트 바이러스를 탐지할 수 있는 기법을 제시 한다.
스크립트 바이러스는 제작이 쉽고 텍스트 형식으로 코드가 유포되는 특징으로 인해 변종 출현이 빈번하여, 시그너쳐에 의존하지 않고 탐지하려는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 단순 휴리스틱 기법은 긍정 오류가 높은 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 자료 흐름 분석을 이용하여 오류율을 낮춘 탐지 기법이 제시되었다. 그러나 이 기법은 탐지 대상이 다형성 바이러스여서 셀프를 읽어 들여 변형을 가한 후 새로 운 복사본을 만드는 방식으로 전파될 경우 탐지하지 못하는 단점을 지닌다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 기존의 자료 흐름 분석 휴리스틱 기법이 가지는 정적 분석 기법을 확장하여 다형성 스크립트 바이러스가 가지는 특징도 탐지할 수 있도록 하는 기법을 제안한다. 확장된 자료 흐름 분석 휴리스틱 기법은 확장된 문법을 통해 기존의 기법이 인식할 수 없었던 변형된 복사 전파를 인식할 수 있다. 또한 본 논문에서는 제안된 기법을 구현하여 제안된 기법이 가지는 탐지율에 대한 실험 결과를 제시한다.
최근 널리 유포되고 있는 악의적인 프로그램으로 E-메일 바이러스가 있는데, 이들은 바이러스가 포함된 E-메일이나 첨부파일을 열기 만 해도 메일 주소록에 등록된 모든 사용자에게 자신을 전파하여 막대한 피해를 유발시킨다. 본 논문에서는 메일주소 변환 및 복원 방식을 이용하여 E-메일 바이러스의 전파를 차단시켜주는 방법을 제안한다. 또한 다형성의 기법을 사용하여 새로운 E-메일 바이러스 공격에도 대응하였다. 이 방법들은 E-메일 바이러스에 의해서는 작동되지 않도록 설계되었으며, E-메일 서버쪽이나 수신자 측에서는 추가로 하는 작업이 전혀 없다.
Pro-inflammatory cytokine인 종양괴사인자-$\alpha$ (TNF-$\alpha$)는 B형 간염바이러스(HBV) 감염에 대한 면역반응의 중요한 매개인자이다. TNF-$\alpha$의 생산은 전사수준에서 주로 조절되며, TNF-$\alpha$ promoter 다형성은 TNF-$\alpha$ 유전자 발현을 변화시키기 때문에, TNF-$\alpha$ promoter 다형성이 만성 HBV 감염의 병태생리에 영향을 미칠 가능성이 높다. 그러므로, 본 연구에서는 TNF-$\alpha$ promoter 다형성과 만성 HBV 감염의 연관성을 조사하였다. 본 연구는 만성 HBV 감염환자 181명, HBV 감염이 자연적으로 치유된 201명, 그리고 건강한 대조군 170명을 대상으로 하였다. TNF-$\alpha$ promoter의 -308G/A와 -238G/A 다형성은 PCR-RFLP법을 통하여 분석하였다. 분석결과, 환자군에서 -308과 -238 유전자형의 분포는 자연치유군 및 건강대조군에서의 분포와 통계적인 차이를 보이지 않았다(p>0.05). 또한, 그룹 간에 allele frequency도 통계적 차이가 없었다(p>0.05). 따라서, 본 연구의 결과는 한국인에서 TNF-$\alpha$ -308과 -238 promoter 다형성은 만성 B형 간염 바이러스 감염의 발생과 연관성이 없음을 시사한다.
최근에 유포되고 있는 악의적인 소프트웨어로 Melissa와 Love letter와 같은 전자우편 바이러스가 있는데, 이들은 단순히 전자우편을 열기 만해도 메일 주소록에 등록된 모든 사용자에게 자신을 유포함으로써 막대한 피해를 유발시킨다 본 논문에서는 메일 주소 변형모듈 및 복원모듈을 전자우편 송신부에 추가 도입함으로써 전자우편 바이러스에 의한 바이러스 전파를 차단하는 시스템을 제안한다. 변형모듈은 송신자 행위에 의해서만 수행되어 수신자의 메일 주소를 변형하며, 복원모듈은 송신부의 서버 단에서 전자우편 전송 시마다 수행되어 역변형 과정을 거쳐 메일 주소를 복구한다. 변형모듈은 전자우편 바이러스에 의해서는 실행되지 않도록 구현되며, 전자우편 수신부에서는 추가로 하는 작업이 전혀 없다. 제안한 시스템에서는 새로운 전자우편 바이러스 공격에 대응하기 위해서, 다형성(polymorphism) 기법도 적용한다.
최근 널리 유포되고 있는 악의적인 프로그램으로 e-메일 웜-바이러스가 있다. 이들은 웜-바이러스가 포함된 e-메일이나 첨부파일을 열기 만해도 메일 주소록에 등록된 모든 사용자에게 자신을 전파하며 막대한 피해를 유발시킨다. 본 논문에서는 MS 윈도우즈 시스템에서 e-메일 바이러스의 전파를 차단시켜 주는 두 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 방법은 메일 클라이언트에서 [보내기] 버튼의 클릭과 같은 송신자 행위에 의해서만 메일을 발송하게 하였다. 두 번째 방법에서는 제안한 시스템이 정한 규칙에 따라 수신자 베일주소를 변형하는 모듈과 복원하는 모듈이 각각 송신 측에 추가되었다. 또한 새로운 e-메일 웜-바이러스 공격에 대응하기 위한 방법으로 다형성 기법도 적용한다. 두 방법 모두 e-메일 바이러스에 의해 자동으로 메일이 전승되는 것을 차단하도록 설계되었으며, e-메일 수신 측에서는 추가로 실행하는 작업은 없다. 실험을 통해, 제안한 방법들이 적은 오버헤드로 e-메일 웜-바이러스를 효과적으로 차단함을 보였다.
유전체는 생명체가 가지고 있는 모든 유전적 정보를 담고 있다. 특정 종 내에서는 개체별로 고유의 특성이 나타나며, 이 특성은 유전체의 염기서열 분석을 통해 확인할 수 있다. 종내 개체들 사이에 조금씩 다른 염기에 대해 유전적 연관성을 규명 짓고, 더 나아가 질병과의 연관성을 찾는 전장유전체 연관분석 연구가 많이 진행되고 있다. 종 내의 조금씩 발생하는 염기변이를 파악하는 것은 개체의 다형성을 파악하기 위해 중요하다. 이 논문에서는 종 내 여러 개체의 염기서열에서 대립형질 빈도의 특정변화패턴을 쉽게 파악할 수 있는 분석 및 시각화 도구를 제안한다. 그리고 수두 대상포진 바이러스의 계대 배양한 pOka strain 염기서열 데이터를 이용해 실험하여 분석과 시각화의 실용성을 보인다. 본 제안도구를 통해 종 내의 대립형질 빈도의 변화를 탐색하고 유전적 요인을 찾는 연구효율의 증진을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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