• 한국사이버테러정보전학회:학술대회논문집
• /
• 한국사이버테러정보전학회 2004년도 제1회 춘계학술발표대회
• /
• pp.175-180
• /
• 2004

2003년 초, 소빅 웜이 발견되었다. 이후 계속적인 변종이 발견되었으며, win32.sobig.F는 많은 피해를 야기하였다. 또한 간단하게 수정된 변종 웜들(넷스카이 웜과 베이글 웜의 경쟁적인 변종 웜)의 출현으로 심각한 피해가 예상된다. 본 논문에서는 소빅 웜과 변종 웸들을 분석하고 이를 중심으로 향후 발생할 악성코드의 발전 동향을 미리 예측하여 1.25 인터넷 대란과 같은 사고를 예방하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권12호
• /
• pp.2858-2864
• /
• 2015

최근 인터넷 웜은 악성코드 중 가장 빠른 속도로 확산하면서 정보 유출, 시스템 결함 등을 일으킬 수 있는 주요한 위협이 되고 있다. 특히, 복수의 인터넷 웜과 변종 웜이 동시 다발적으로 확산하면서 기존 인터넷 웜 대응 방식으로는 한계가 된다는 것을 여실히 보여주고 있다. 이러한 다양한 인터넷 웜에 효과적으로 대응하기 위해서는 복수 웜의 확산 방식을 이해하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 단일 웜 확산 모델을 개선하여 복수 변종 웜 확산에 대한 정확한 모델링을 목표로 하고, 다양한 실험을 통하여 복수 웜 확산의 양상을 분석한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
• /
• pp.346-348
• /
• 2004

급증하고 있는 인터넷 환경에서 정보보호는 가장 중요한 고려사항 중 하나이다. 특히, 인터넷의 발달로 빠르게 확산되고 있는 웜 바이러스는 현재 바이러스의 대부분을 차지하며, 다양한 종류의 바이러스들과 악성코드들을 네트워크에 전파시키고 있다 지금 이 순간도 웜 바이러스가 네트워크를 통해 확산되고 있지만, 웜 바이러스의 탐지가 응용레벨에서의 룰-매칭 방식에 근거하고 있기 때문에 신종이나 변종 웜 바이러스에 대해서 탐지가 난해하고, 감염된 이후에 탐지를 할 수밖에 없다는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 신종이나 변종 웜 바이러스의 탐지가 가능하고, 네트워크 레벨에서 탐지할 수 있는 신경망의 인공지능 모델 중 SOFM을 이용한 웜 바이러스 탐지 방안을 제시한다.

• 한국사이버테러정보전학회:학술대회논문집
• /
• 한국사이버테러정보전학회 2004년도 제1회 춘계학술발표대회
• /
• pp.333-337
• /
• 2004

인터넷 웜은 하루에도 수많은 변종을 만들어내고 있어서, 바이러스 백신에 의존한 치료만으로는 한계가 있다. 인터넷 일의 전염 자체를 막고, 이를 분석하기 위해서는 인터넷 웜이 자신의 복제를 위해 사용하는 방법과 같은 환경이 필요하다. 인터넷 웜 트래픽 생성 시스템은 수많은 인터넷 웜이 자신을 스스로 복제하기 위한 유사한 방법으로 네트워크상에 트래픽을 생성한다. 본 연구는 인터넷 월의 자기 복제 과정을 분석할 수 있도록 하여, 인터넷 웜의 전파 과정을 원천적으로 막을 수 있도록 설계 및 구현하는 것이 본 연구의 목표이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제7권11호
• /
• pp.94-101
• /
• 2007

본 논문에서는 알려지지 않은 변형 웜을 탐지하기 위한 방법을 제안한다. 그 방법으로, 페이로드 영역에서 시그니쳐 생성 방안들을 패턴인식 알고리즘으로 연구되었던 Suffix Tree중에서 Longest Common Subsequence(LCSeq) 기법을 이용하여 새로운 시그니쳐를 자동적으로 생성할 수 있는 프로그램을 설계하여 구현하였다. 테스트를 통해 코드레드 웜과 님다 웜의 변종을 검출하는 과정을 보여주고 기존 snort의 시그니쳐와 LCSeq를 이용해 생성된 시그니쳐를 비교 평가하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.17-28
• /
• 2006

우회기법을 사용하는 변종 악성코드의 출현은 바이러스 백신에 의한 탐지를 우회하여 확산을 가속화시키고 있다. 만일 보안 취약점 패치가 되지 않고, 바이러스 백신 패턴에 포함되지 않았을 경우에 신종 웜은 수분 내에 단위 네트워크상의 시스템을 감염시킬 수 있으며, 다른 지역 네트워크로의 확산도 가능하다. 따라서 변종 및 신종 악성코드에 대한 기존의 패턴기반 탐지 및 치료 방식에는 한계가 있다. 본 논문에서는 실행 압축의 우회기법을 사용한 악성코드에 대하여 행위기반의 정적 및 동적 분석에 의한 탐지패턴을 생성하고, 동적 탐지에 의한 변종 및 신종에 대한 탐지 방법을 제안한다. 또한 동적 탐지에서의 유사도 비교를 위한 방법을 제안하여 시스템의 중요자원에 접근하는 실행압축 기법을 사용하는 바이러스의 탐지가 가능함을 보인다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.283-293
• /
• 2012

최신의 변종 악성코드는 백신에 의해 쉽게 탐지 되지 않아 장시간에 걸쳐 개인정보와 같은 다양한 데이터를 유출시키기도 한다. 일반적으로 인젝션, 취약한 인증과 세션관리, 크로스 사이트 스크립팅(XSS), 안전하지 않은 직접 객체 참조 등의 웹 취약점을 활용한 거점 좀비 PC를 이용하여 네트워크 연계를 통하여 정보 유출형 악성코드가 빈번히 설치되고 있다. 악성코드가 실행되면 임의의 서비스와 프로세스로 등록되고, 등록된 악성코드는 이를 기반으로 공격자가 정보를 수집하는 사이트로 주기적으로 정보를 유출한다. 본 논문에서는 2011년 1월부터 빈번하게 발생한 악성코드 중에서 유용한 사례로 웜 형태의 신종 악성코드인 소위 "winweng"의 체계적인 분석을 통해서 감염경로 및 정보유출의 과정과 방법에 대하여 분석하고 이에 대한 대응 방안을 연구하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권10호
• /
• pp.363-372
• /
• 2022

최근 코로나 19 팬더믹 이후 원격근무의 확대와 더불어 랜섬웨어 팬더믹이 심화하고 있다. 현재 안티바이러스 백신 업체들이 랜섬웨어에 대응하고자 노력하고 있지만, 기존의 파일 시그니처 기반 정적 분석은 패킹의 다양화, 난독화, 변종 혹은 신종 랜섬웨어의 등장 앞에 무력화될 수 있다. 이러한 랜섬웨어 탐지를 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 시그니처 기반 정적 분석의 탐지 방법과 행위기반의 동적 분석을 이용한 탐지 연구가 현재 주된 연구유형이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 단일 분석만을 이용하여 탐지모델에 적용하는 것이 아닌 ".text Section" Opcode와 실제 사용하는 Native API의 빈도수를 추출하고 K-means Clustering 알고리즘, 코사인 유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 선정한 특징정보들 사이의 연관성을 분석하였다. 또한, 타 악성코드 유형 중 웜과 Cerber형 랜섬웨어를 분류, 탐지하는 실험을 통해, 선정한 특징정보가 특정 랜섬웨어(Cerber)를 탐지하는 데 특화된 정보임을 검증하였다. 위와 같은 검증을 통해 최종 선정된 특징정보들을 결합하여 기계학습에 적용하여, 최적화 이후 정확도 93.3% 등의 탐지율을 나타내었다.