웹사이트나 메일의 첨부 파일을 이용해 문서형 악성코드의 유포가 활발하게 이루어지고 있다. 문서형 악성코드는 실행 파일이 직접 실행되는 것이 아니므로 보안 프로그램의 우회가 비교적 쉽다. 따라서 문서형 악성코드는 사전에 탐지하고 예방해야 한다. 이를 탐지하기 위해 문서의 구조를 파악하고 악성으로 의심되는 키워드를 선정하였다. 문서 내의 스트림 데이터를 아스키코드값으로 변환하여 데이터셋을 만들었다. CNN 알고리즘을 이용하여 문서의 스트림 데이터 내에 존재하는 악성 키워드의 위치를 확인하고 인접 정보를 활용하여 이를 악성으로 분류했다. 파일 내의 스트림 단위로 악성코드를 탐지한 결과 0.97의 정확도를 보였고, 파일 단위로 악성코드를 탐지한 결과 0.92의 정확도를 보였다.
최근 침해사고에서 오피스 문서를 통한 공격 비중이 높아지고 있다. 오피스 문서 어플리케이션의 보안이 점차 강화되어왔음에도 불구하고 공격기술의 고도화, 사회공학 기법의 복합적 사용으로 현재도 오피스 문서를 통한 공격이 유효하다. 본 논문에서는 악성 OOXML(Office Open XML) 문서 탐지 방법과 탐지를 위한 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 공격에 사용된 악성파일과 정상파일을 악성코드 저장소와 검색엔진에서 수집하였다. 수집한 파일들의 악성코드 유형을 분석하여 문서 내 악성 여부를 판단하는데 유의미한 의심 개체요소 6가지를 구분하였으며, 악성코드 유형별 개체요소 탐지 방법을 제안한다. 또한, 탐지 방법을 바탕으로 OOXML 문서 기반 악성코드 탐지 프레임워크를 구현하여 수집된 파일을 분류한 결과 악성 파일셋 중 98.45%에 대해 탐지함을 확인하였다.
최근 악성 문서파일이 첨부된 이메일을 특정인에게 발송하여 중요자료를 절취하는 형태의 해킹사고가 지속적으로 발생하고 있다. 이러한 공격에는 공격 성공률 향상과 바이러스 백신의 탐지회피를 위해 주로 제로데이 취약점이 이용되고 있으며, 적절한 사회공학적 기법이 병행되는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 조직으로 유입되는 이메일 첨부 문서파일에 대한 행위기반 악성문서 탐지기술이 적용된 이메일 백신 클라우드 시스템을 제안한다. 이메일에 포함된 문서파일을 추출하여 이메일 백신 클라우드 시스템에 전달하면, 백신 클라우드에서 시그니쳐 기반 분석 및 행위기반 분석을 통해 악성코드 포함 여부를 판단 후 악성코드를 제거한다. 행위분석 과정에서 의도하지 않은 실행파일 생성, 프로세스 실행, 레지스트리 엔트리 접근, 인터넷 접속시도 등이 발견되면 악성문서로 판단하게 된다. 본 논문에서 제시된 이메일 백신 클라우드 시스템은 악성문서 첨부 이메일의 유입을 효과적으로 차단함으로써 중요자료 유출 등의 각종 사이버테러 예방에 도움이 될 것으로 기대 된다.
최근 각종 공문서와 증빙 서류를 비롯하여 대부분의 문서가 디지털 데이터의 형태로 사용되고 있다. 특히 MS 오피스는 전 세계적으로 공공기관, 기업, 학교, 가정 등 다양한 곳에서 가장 많이 사용하고 있는 문서 편집 소프트웨어로써 악의적인 목적을 가진 사용자들이 해당 문서 프로그램의 범용성을 이용하여 MS 오피스 문서 파일을 악성 행위를 위한 매개체로 사용하고 있으며, 최근에는 단순한 사용자뿐만 아니라 국내외 정부 기관과 주요기업을 비롯하여 기반시설에서도 MS 오피스 문서 파일 형태의 악성코드가 유입되고 있다. MS 오피스 문서에 악성 코드를 삽입하는 방법은 단순히 미할당 영역에 은닉하는 방법을 사용할 뿐만 아니라 매크로 기능을 이용하는 등 다양한 방법을 통해 점점 정교한 형태로 진화되고 있다. 이러한 악성 코드들을 탐지하기 위해서 시그니처를 이용하거나 샌드박스를 이용한 탐지방법이 존재하지만, 유동적이고 복잡해지는 악성 코드들을 탐지하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 포렌식 관점에서 MS 오피스 문서 분석에 필요한 주요 메타데이터와 파일 포맷 구조 분석을 통해 매크로 영역과 그 외 악성 코드가 삽입될 가능성이 존재하는 영역들을 확인함으로써 MS 오피스 문서 파일 내 비정상 요소를 탐지하는 기법을 제안한다.
본 논문은 스크립트 호스트 모니터링을 통한 정보검색 기법인 유사도 알고리즘을 이용하는 악성 스크립트 탐지에 관한 연구이다. 스크립트 호스트의 모니터링을 통하여 스크립트가 실행되기 전에 스크립트를 가로채고 알려진 악성 스크립트와의 유사도를 비교하여 악성 여부를 판단한다. 소스기반의 빠른 탐지와 유사 변명의 악성 스크립트 탐지가 가능하며 악성행위의 종류를 사용자에게 보고할 수 있는 장점을 갖는다.
시간이 지날수록 새로운 맬웨어는 계속 증가하고, 점점 고도화되고 있다. 악성 코드를 진단하기 위해 실행파일에 관한 연구는 다양하게 진행되고 있으나, 비실행 문서파일과 악성 URL, 문서 내 악성 매크로 및 JS 등을 악용하여 이메일에 악성 코드 위협을 내재화한 공격은 탐지하기 어려운 것이 현실이다. 본 논문에서는 악성 이메일 공격의 사전 탐지 및 차단을 통한 이메일 보안을 위해 악성 코드를 분석하는 방법을 소개하고, AI 기반으로 비실행 문서파일의 악성 여부를 판단하는 방법을 제시한다. 다양한 알고리즘 중에 효율적인 학습 모델링 방법을 채택하고 Kubeflow를 활용하여 악성 코드를 진단하는 ML 워크플로 시스템을 제안하고자 한다.
최근 지능형 지속 위협(APT)은 명확한 공격 대상과 정교한 프로그램을 사용하여 치밀하게 공격하는 사회공학적 공격 기법을 사용함으로 상업용 탐지기술의 지속적인 발전과 개발에도 빠르게 증가되고 있다. 기존의 탐지 기법은 알려진 악성코드에 대하여는 효과적으로 대응 가능하나 아무런 정보가 없는 제로데이 공격 등의 악성코드는 탐지하기 어렵다. 특히 최근의 악성코드들은 빠르게 변종을 만들어냄으로 기존의 탐지 기법으로는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 악성코드에 대한 경로 및 유형, 공격 방법 등을 분석하고 이를 탐지하고 분석하는 선행 기술들 조사하여 DAST 기반의 콘텐츠재구성을 통한 무해화 기술을 제안하였다.
정보통신기술(ICT) 고도화에 따라 PDF, MS Office, HWP 파일로 대표되는 전자 문서형 파일의 활용이 많아졌고, 공격자들은 이 상황을 놓치지 않고 문서형 악성코드를 이메일과 메신저를 통해 전달하여 감염시키는 피해사례가 많아졌다. 이러한 피해를 막고자 AI를 사용한 악성코드 탐지 연구가 진행되고 있으나, PDF나 MS-Office와 같이 전 세계적으로 활용성이 높은 전자 문서형 파일에 비해 주로 국내에서만 활용되는 HWP(한글 워드 프로세서) 문서 파일은 양질의 정상 또는 악성 데이터가 부족하여 지속되는 공격에 강건한 모델 생성에 한계점이 존재한다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 기존 수집된 데이터를 변형하여 학습 데이터 규모를 늘리는 데이터 증강 방식이 제안 되었으나, 증강된 데이터의 유용성을 평가하지 않아 불확실한 데이터를 모델 학습에 활용할 가능성이 있다. 본 논문에서는 HWP 악성코드 탐지에 있어 데이터의 유용성을 정량화하고 이에 기반하여 학습에 유용한 증강 데이터만을 활용하여 기존보다 우수한 성능의 AI 모델을 학습하는 준지도학습 기법을 제안한다.
비대면 활동 및 원격 작업 증가에 따라 문서 파일을 이용한 사이버 공격 빈도가 증가하고 있으며, 별도의 실행 파일 대신 문서 내의 기본적인 기능을 악용하는 문서 공격은 기존의 악성코드 탐지 메커니즘을 우회할 수 있기 때문에 큰 문제가 되고 있다. 이러한 문제에 대응하기 위한 여러 기술 중 CDR 기술은 악성 행위에 이용될 가능성이 있는 액티브 콘텐츠를 제거하거나 비활성화하여 사전에 악성코드로 탐지되지 않았던 파일에 대한 보안성을 제공하지만, 문서의 내용을 분석하고 안전하게 재조합하는 과정에서 오류가 발생하여 전달하고자 했던 내용을 제대로 표현할 수 없게 되거나, 파일을 사용할 수 없게 되는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 파일을 후처리하는 방식으로만 CDR을 적용하는 것이 아니라, 확장 프로그램이나 가상 환경 등을 이용해 문서의 작성 단계에서부터 CDR 처리과정을 거치게 하는 방법을 제안하여 파일 손상이나 내용 누락 문제를 완화하고 사용자의 업무 효율을 높이는 동시에 강화된 보안성을 제공한다.
최근 전 세계적으로 사용되는 Microsoft Office 파일에 악성코드를 삽입하는 문서형 악성코드 사례가 증가하고 있다. 문서형 악성코드는 문서 내에 악성코드를 인코딩하여 숨기는 경우가 많기 때문에 백신 프로그램을 쉽게 우회할 수 있다. 이러한 문서형 악성코드를 탐지하기 위해 먼저 Microsoft Office 파일의 형식인 OLE(Object Linking and Embedding) 파일의 구조를 분석했다. Microsoft Office에서 지원하는 기능인 VBA(Visual Basic for Applications) 매크로에 외부 프로그램을 실행시키는 쉘코드, 외부 URL에서 파일을 다운받는 URL 관련 코드 등 다수의 악성코드가 삽입된 것을 확인했다. 문서형 악성코드에서 반복적으로 등장하는 키워드 354개를 선정하였고, 각 키워드가 본문에 등장하는 횟수를 feature 로 정의했다. SVM, naïve Bayes, logistic regression, random forest 알고리즘으로 머신러닝을 수행하였으며, 각각 0.994, 0.659, 0.995, 0.998의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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