• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.407-409
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• 2003

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.289-291
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• 2012

최근 신종/변종 악성코드 유포가 급증하고 있어 대량의 악성코드 수집/분석 및 경유/유포지 탐지를 위한 자동화 기술 연구가 활발하다. 대표적인 연구로서 웹과 SNS를 통해 유포되는 악성코드에 대한 자동수집 시스템, 대량의 악성코드에 대한 자동 동적/정적 분석 시스템, 시그니처 기반 악성코드 경유/유포지 탐지 시스템이 있다. 이들 연구에서 개발된 시스템들은 상호 독립적으로 관리가 가능하지만 악성코드에 대한 체계적이고 종합적인 분석 및 현황 파악을 위해서는 악성코드 정보를 통합 관리할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 기존 연구에서 개발된 악성코드 자동 수집 시스템, 악성코드 자동 분석 시스템, 악성코드 경유/유포지 탐지 시스템에서 생성된 악성코드 정보를 통합 관리할 수 있는 악성코드 통합 관리 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.418-420
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• 2015

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.471-474
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• 2014

사회공학적 공격이란 인간의 심리를 이용하여 보안 위협 상황을 갖게 하는 공격을 말한다. 그렇기 때문에 사회공학적 공격을 막기 위한 보안 솔루션은 그 한계가 있기 마련이다. 그리하여 본 논문에서는 사회공학적 공격에 대비하는 보안훈련시스템을 제안한다. 스팸 및 피싱 이메일을 수집하여, 시그니처 기반 필터링을 이용하여, 최신의 사회공학적 공격 이메일을 분석한 후, 가상으로 사회공학적 이메일 공격을 실시하여 훈련대상자들이 최신의 사회공학적 공격에 대비하는 능력을 갖추게 하는 보안 훈련 시스템을 설계하였다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.1
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• pp.26-33
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• 2019

안드로이드 모바일 환경에서 사용되는 애플리케이션은 사용자에게 여러 권한을 요구하며, 특정한 기능을 수행한다. 공격자는 정상적인 애플리케이션으로 가장한 악성 애플리케이션을 사용자가 다운로드 하도록 유도하여 금융정보 및 개인정보를 탈취할 수 있다. 기존의 모바일 백신은 시그니처(signature) 기반의 악성 애플리케이션 탐지 방법을 사용하기 때문에 정상 애플리케이션으로 가장한 악성 애플리케이션의 탐지가 어려운 측면이 있다. 따라서, 본 논문에서는 안드로이드 악성 애플리케이션 탐지율 향상을 위한 특성(feature)을 연구 및 분석하고, 여러 기계학습 모델을 적용하여 최종적으로는 기존의 모바일 백신으로는 탐지가 어려운 악성 애플리케이션까지 탐지가 가능한 기계학습 모델을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.611-612
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• 2022

메타버스는 게임 기술을 활용하여 현실의 다양한 현상이나 경제 활동들을 가상의 세계로 구현하고 이를 실세계와 유사하게 동작하도록 다양한 서비스를 제공하는 플랫폼을 일컫는 말로서 최근의 코로나19 펜데믹 상황과 맞물려 주목 받고 있는 게임 확장 기술군의 하나라 할 수 있다. 본 논문에서는 지역 관광 활성화를 위해 지역 대표 관광지의 시그니처(signature) 구조물들과 공간을 메타버스 플랫폼 상에 구현하고 구현된 공간에서 사용자간의 커뮤니케이션을 통해 관광 수요를 촉진시키며, 오프라인 이벤트와의 유기적인 연동을 통해 궁극적인 관광 활성화에 기여하기 위한 온오프라인 연계 메타버스 콘텐츠를 구현한다. 구현된 메타버스 콘텐츠에서는 개인별로 설정된 캐릭터를 활용해 구현된 가상 공간에서 상호작용이 가능하도록 구성하여 가상 공간에서 체득된 정보를 온라인 상에서 자유롭게 교환할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 구현된 관광 메타버스 콘텐츠는 샌드박스형 메타버스 플랫홈으로 개발된 디토랜드를 기반으로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.715-718
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• 2021

정보통신 기술이 발전함에 따라 악의적인 공격을 통해 보안문제를 발생시키고 있다. 또한 새로운 악성코드가 유포되어 기존의 시그니처 비교방식은 새롭게 발생하는 악성코드를 빠르게 분석 할 수 없다. 새로운 악성코드를 빠르게 분석하고 방어기법을 제안하기 위해 악성코드의 패밀리를 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 악성코드의 바이너리 파일을 이용해 시각화하고 CNN모델을 통해 분류한다. 또한 정확도를 높이기 위해 LBP, HOG를 통해 악성코드 이미지에서 중요한 특성을 찾고 데이터 클래스 불균형에서 오는 문제를 앙상블 모델을 통해 해결하는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.213-216
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• 2021

기술이 발전함에 따라 악성코드 또한 함께 발전하여 보안 위협이 증가되고 있다. 특히 PowerShell 과 같은 스크립트 언어를 사용하여 포렌식이 어려운 Fileless 악성코드가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 논문에서 PowerShell 데이터셋을 활용하여 기존 패턴은 탐지할 수 없는 한계점을 가진 시그니처 또는 휴리스틱 기반 탐지 기법을 보완하여 기존의 악성코드들을 학습 및 새로운 악성코드를 추측하는 것이 가능한 심층 학습 기술, Graph Convolutional Networks 과 자카드 유사도를 활용하여 기존의 방식에 비해 더 효율적으로 탐지를 이루어 내는지를 판단해보려한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.902-904
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• 2022

스마트폰 사용자 수가 증가함에 따라 스미싱, 몸캠피싱, 메신저 피싱과 같은 정보통신망을 이용한 범죄가 큰 폭으로 증가하고 있다. 이러한 범죄 피해는 다양한 연령층에서 발생하고 있다. 본 논문에서는 국내 모바일 운영체제 점유율이 가장 높은 안드로이드 운영체제를 대상으로 하는 패킹된 악성 앱 언패킹을 수행하고 시그니처 기반 탐지 도구인 Yara 를 통해 악성 앱에 사용된 패커를 식별하는 통합 악성 앱 언패킹 시스템을 제공하여 악성 앱을 이용한 범죄 대응에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of KIISE
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• v.45 no.3
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• pp.294-302
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• 2018

With the emergence of the new service industry due to the development of information and communication technology, cyber space risks such as personal information infringement and industrial confidentiality leakage have diversified, and the security problem has emerged as a critical issue. In this paper, we propose a behavior-based anomaly detection method that is suitable for real-time and large-volume data analysis technology. We show that the proposed detection method is superior to existing signature security countermeasures that are based on large-capacity user log data according to in-company personal information abuse and internal information leakage. As the proposed behavior-based anomaly detection method requires a technique for processing large amounts of data, a real-time search engine is used, called Elasticsearch, which is based on an inverted index. In addition, statistical based frequency analysis and preprocessing were performed for data analysis, and the DBSCAN algorithm, which is a density based clustering method, was applied to classify abnormal data with an example for easy analysis through visualization. Unlike the existing anomaly detection system, the proposed behavior-based anomaly detection technique is promising as it enables anomaly detection analysis without the need to set the threshold value separately, and was proposed from a statistical perspective.