최근에 게임 플레이어들을 노리는 악성코드가 발견돼 사용자들의 주의가 필요하다. 게임 플레이어를 노리는 악성코드는 이전부터 존재해왔지만 이번에 발견된 악성코드는 게임 콘텐츠로 위장한 사례로, 직.간접적으로 게임을 즐기는 불특정 다수를 대상으로 하고 있다. 본 논문에서는 게임 콘텐츠를 위장하여 악성코드를 이용한 사이버 공격에 대한 사전 차단을 위하여 악성코드 탐지엔진에서 수집된 트래픽 정보로부터 악성링크를 판단할 수 있는 실시간 악성링크 탐지 기능을 제안한다.
본 논문에서는 악성코드에 대한 피해를 실시간으로 탐지하고 차단하기 위해 모바일 내부에 악성링크에 대한 데이터베이스를 저장하고 또한 악성링크 탐지 엔진을 통해 웹 서비스를 통제함으로 인해 보다 안전한 모바일 환경을 제공하고자 한다. 최근 모바일 환경에서의 악성코드는 PC 환경 못지않게 기승을 부리고 있으며 새로운 위협이 되고 있다. 특히 모바일 특성상 악성코드의 피해는 사용자의 금전적인 피해로 이어진다는 것이 더 중요한 이유이다. 이러한 사이버 범죄를 어떻게 예방하고 실시간으로 차단할 수 있을 것 인지에 대해 많은 연구가 진행되고 있지만 초보적인 수준에 불과한 실정이다. 추가적으로 SMS나 MMS를 통해 전달되는 스미싱도 탐지 및 차단할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 향후 모바일 사업자는 본 연구를 바탕으로 한 근본적인 대책을 수립하여 안전한 모바일 환경을 구축해야 할 것이다.
악성코드 유포자들은 웹 어플리케이션 취약점 공격을 이용해 주로 악성코드를 유포한다. 이러한 공격들은 주로 악성링크를 통해 이루어지며, 이를 탐지하고 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 현재의 악성링크 탐지 시스템은 대부분 시그니처 기반이어서 난독화 된 악성링크는 탐지가 거의 불가능하고 알려진 취약점은 백신을 통해 공격을 사전에 방지 할 수 있지만 알려지지 않은 취약점 공격은 사전 방지가 불가능한 실정이다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 기존의 시그니처 기반 탐지 방법을 지양하고 행위기반 탐지 시스템에 관한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 현재 개발된 탐지 시스템은 현실적으로 제약사항이 많아 실제로 활용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하고 탐지 효율을 높일 수 있는 새로운 웹 브라우저 기반 악성행위 탐지 시스템인 WMDS (Web-browser based Malicious behavior Detection System)를 소개 하고자 한다.
최근 전세계적으로 마이크로-블로그 형태의 소셜네트워크 서비스가 확산되어가고 있으며, 트위터(Twitter)란 이러한 가장 대표적인 소셜네트워크 서비스이다. 본 논문에서는 트위터를 매개로써 이루어지는 악성코드 유포 행위를 조사하기 위해 트위터에 올라오는 게시물(Tweet)들에서 약 93 만개의 링크를 임의 추출하여 다운받았고, 이중 7 개의 악성코드 배포 계정을 검출하여 해당 게시물과 계정의 특징을 조사하였다.
악의 있는 해커들은 악성 프로그램을 이용하여 시스템에 침입하고 파일을 변경(추가, 수정, 삭제)함으로써 일반 사용자로 하여금 올바른 정보를 받아 보지 못하게 한다. 그라나 침입이 있더라도 사용자에게 신뢰성 있는 정보를 제공하기 위하여 로그기반 침입복구모듈을 제안하고 구현하였다. 구현된 로그기반 침입복구모듈은 복구를 위해 사용될 로그를 관리하기 위하여 많은 오버헤드가 발생했다. 본 논문에서는 로그기반 침입복구모듈의 성능을 개선하기 위하여 링크 정보를 관리하는 방법을 제안한다. 그리고 개선된 로그기반 침입복구모듈의 성능을 측정하여 변경 전과 비교한다.
최근 웹 사이트를 통해 유포되는 웹 기반 악성코드가 심각한 보안이슈로 대두되고 있다. 기존 웹 페이지 크롤링(Crawling) 기반의 중앙 집중식 탐지기법은, 크롤링 수준을 웹 사이트의 하위링크까지 낮출 경우 탐지에 소요되는 비용(시간, 시스템)이 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 웹 브라우저 이용자가 악성코드 은닉 스크립트가 포함된 웹 페이지에 접속할 경우 이를 동적으로 탐지하여 안전하게 브라우징 해줌으로써, 감염 피해를 예방할 수 있는 웹 브라우저 기반의 탐지도구들 제시하고, 이 도구를 적용한 분산된 웹 브라우저 이용자가 모두 악성코드 은닉 웹 페이지 탐지에 참여하고, 탐지결과를 피드백 함으로써, 웹 사이트의 하부 링크까지 분산적, 동적으로 탐지하고 대응할 수 있는 모델을 제안한다.
최근 악성코드 유포는 단순한 개인적 피해를 넘어 3 20 사이버테러와 같은 사회적인 심각한 문제점을 야기하고 있다. 특히 취약한 웹을 통한 유포방법인 드라이브 바이 다운로드(Drive-by download) 공격은 가장 심각한 위협이 되고 있다. 따라서 드라이브 바이 다운로드 공격에 사용되는 악성코드 유포 네트워크(Malware Distribution Network, MDN)를 효과적으로 분석하는 것은 악성코드로 인한 피해를 예방하기 위해 매우 중요하다. 악성코드 유포 네트워크를 효과적으로 분석하기 위해서는 웹페이지 내에 포함된 난독화하고 은닉화한 스크립트를 식별해야 하며, 본 논문에서는 이를 식별하기 위해 멀티레벨 에뮬레이션 기법을 제안한다. 이를 통해 다양한 형태로 숨겨져 있는 유포지로 연결하는 링크를 분석하여 악성코드 유포 네트워크 분석의 기반을 제공하고자 한다.
본 논문에서는 미러링 환경에서 동작하는 악성링크 차단 및 URL 필터링 시스템에서 URL 접속을 차단할 수 있는 페이지 리다이렉션 기술을 소개한다. 미러링(Mirroring: Out of Path) 환경에서 URL 패킷을 차단하기 위해서 많이 사용하고 있는 방법으로는 RST (Reset) 패킷을 전송하여 세션을 종료하는 방법이다. 이 방법은 요청 서버에 RST(Reset) 패킷을 보내 강제로 종료하는 방식이기 때문에 사용자에게 접근 차단과 관련된 상태 등의 정보를 알려줄 수 없다. 현재 인라인(In-line) 방식에서 사용되고 있는 페이지 리다이렉션 기술을 미러링 환경에서 구현하여 사용자에게 차단 정보를 보여줄 수 있으며 다양한 장비 개발 환경에서 유용하게 사용할 수 있는 기술이라고 판단한다.
악성코드에 대한 빠른 대응을 위해서는 악성코드에 대한 효율적인 분석이 필요하다. 그 중 하나로, 오픈 소스 함수들과 같이 안전한 것으로 확인된 부분을 분석 대상에서 제외하여 방대한 분석 대상을 줄이는 방법이 도움이 될 수 있다. 본 논문은 여러 오픈소스의 동적 링크 라이브러리 파일을 윈도우 환경에서 생성하여 오픈소스의 함수 정보들을 버전별, 컴파일러별로 시그니처 정보를 추출하고 비교하여 변경이 의심스러운 함수를 찾을 수 있는 자동화 도구를 제시한다. 또한 해당 도구는 비교에 사용된 정보들을 DB에 저장, 추후에 사용할 수 있어 분석 시간 오버헤드를 줄일 수 있다.
최근의 웹은 구현 방법과 이용 패턴이 변화되면서 서로 연결되고 융합되는 형태로 변화하였다. 서비스가 진화되고 사용자 경험이 향상되었으나 다양한 출처의 검증되지 않은 웹자원들이 서로 결합되어 보안 위협이 가중되었다. 이에 웹 확장의 역기능을 억제하고 안전한 웹서비스를 제공하기 위해 확장된 대상에 대한 안전성 진단이 필요하다. 본 논문에서는 웹사이트의 안전한 운영을 위해 안전진단을 외부 링크까지 확장하여, 진단 대상을 선별하고 지속적으로 진단하여 악성페이지를 탐지하고 웹사이트의 안전성을 확보하기 위한 스케줄링 방안을 제안한다. 진단 대상의 접속 인기도, 악성사이트 의심도, 검사 노후도 등의 특징을 추출하고 이를 통해 진단 순서를 도출하여 순서에 따라 웹페이지를 수집하여 진단한다. 실험을 통해 순차적으로 반복 진단하는 것보다 순위에 따라 진단 주기를 조정하는 것이 중요도에 따라 악성페이지 탐지에 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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