• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.306-308
• /
• 2018

제안 논문은 딥러닝 알고리즘을 이용해 모바일 환경에서 변종 악성코드 탐지 알고리즘을 제안한다. 안드로이드 기반의 행위 기반의 악성코드 탐지 방법의 문제점을 해결하기 위해 시그니처 기반 악성코드 탐지방법과 머신 러닝(Machine Learning)기법을 활용한 실시간 악성파일 탐지 알고리즘을 통해 높은 탐지율을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
• /
• pp.218-221
• /
• 2018

최근 악성코드의 수가 급격하게 증가하고 있으며 단순히 악성 행위를 하는 것 뿐 아니라 안티디버깅과 같은 다양한 분석 방지 기능을 탑재하여 악성코드의 분석을 어렵게 한다. 역공학 방지 기법이 적용된 지능형 악성코드를 기존 분석 도구를 사용하여 분석하면 악성행위를 하지 않거나 임의로 자기 자신을 종료시키는 방식으로 분석이 용이하지 않다. 이러한 지능형 악성코드들은 분석하기 어려울 뿐만아니라 기존 백신의 탐지 기능에 전혀 제약을 받지 않는다. 본 논문은 이와 같은 최신 지능형 악성코드에 보다 빠르게 대처하기 위해 역공학 방지 기법이 적용된 악성코드들이 메모리상에서 종료되지 않고 정상 동작하여 악성행위를 자동으로 파악할 수 있는 동적 코드 계측 프레임워크를 제안한다. 또한, 제안한 프레임워크를 개념 검증하기 위해 프로토타입을 설계 및 구현하고, 실험을 통해 그 유효성을 확인한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.914-917
• /
• 2021

IoT 기기는 취약한 아이디와 비밀번호 사용, 저사양 하드웨어 등 보안 취약점으로 인해 사이버 공격 진입점으로 이용되고 있다. 본 논문은 IoT 악성코드를 탐지하기 위한 op 코드 카테고리 기반 특징 표현을 제안한다. Op 코드의 기능별 분류 정보를 이용해서 n-gram 특징과 엔트로피 히스토그램 특징을 추출하고 IoT 악성코드 탐지를 위한 기계학습 모델 평가를 수행한다. IoT 악성코드는 기능 개선과 추가를 통해 진화하였으나 기계학습 모델은 훈련 데이터에 포함되지 않은 진화된 IoT 악성 코드에 대한 예측 성능이 우수하였다. 또한 특징 시각화를 이용해서 악성코드의 비교 탐지가 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.69-76
• /
• 2013

최근에 인터넷 환경에서 악성코드를 이용한 사이버 공격이 문제가 되고 있으며, 악성코드로 인한 피해가 점차 심각해지고 규모도 증가하고 있는 추세이다. 그리고 새로운 악성코드의 출현과 더불어 기존의 악성코드를 이용한 변종 역시 커다란 피해를 주고 있다. 본 논문에서는 악성코드 분석방법에서 악성코드라고 의심되어지는 파일을 보다 정확하게 판단하기 위해 악성행위에 대해서 유한 오토마타(Finite Automata) 기법을 이용한 프로파일링 기법을 도입하여 수동이 아닌 자동으로 실시간 악성코드를 분석할 수 있는 효과적인 방법을제 안하고자 한다. 파일내부에서 사용되는 함수들을 유한 오토마타로 표현하여 상호 관계 및 연관성을 파악하여 해당 파일에 대한 악성코드 여부와 정상파일 여부를 실시간적으로 분석할 수 있는 실시간 악성코드 분석 시스템(Realtime Malware Analysis System)을 제안한다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제8권1호
• /
• pp.19-26
• /
• 2019

2018년 평창 동계 올림픽 개막식에서 출처를 알 수 없는 사이버공격이 발생하였다. 해당 공격에서 사용된 악성코드는 인 메모리 악성코드로 기존 악성코드와 은닉하는 장소가 다르며, 140개 이상의 은행, 통신, 정부 기관에서 발견될 정도로 빠르게 확산되고 있다. 인 메모리 악성코드는 전체 악성코드의 15%이상을 차지하며 매우 심각한 피해를 주고 있다. 비휘발성 저장장치로 알려진 하드디스크에 자신의 정보를 저장하는 것이 아닌 휘발성 저장장치 인 램의 특정 메모리영역인 프로세스에 삽입하여 악성행위를 일으키는 악성코드를 인 메모리 악성코드라고 지칭한다. 결과적으로 자신의 정보를 남기지 않아 메모리 탐지 도구를 우회하여 악성코드 분석가들의 분석을 어렵게 한다. 또한 현대 메모리는 갈수록 크기가 증가해 메모리 탐지 도구를 사용하여 메모리전체를 보기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 인 메모리 악성코드인 Dorkbot과 Erger를 대상으로 IDA Pro 디버거를 통해 인젝션을 언 패킹하여 효율적으로 페이로드를 산출하는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
• /
• pp.81-84
• /
• 2018

최근에 WMI를 악용한 악성코드 공격이 증가하고 있다. WMI는 악성 프로그램을 설치하지 않아도 레지스트리, 파일시스템 등 중요한 정보에 접근할 수 있다. 또한, 윈도우 운영체제에 내장된 프로그램이기 때문에 백신에서 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 WMI를 이용한 악성코드 탐지를 위하여 제안하는 방법은 API를 후킹하여 메모리에서 실행될 DLL을 보고 악성코드를 탐지하는 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권10호
• /
• pp.32-40
• /
• 2014

날로 급증하는 대량의 악성코드들을 분류하여 악성코드에 대한 분석시간을 단축하고 신종의 악성코드를 발견하기 위한 악성코드 분류의 필요성이 대두됨에 따라 대량의 악성코드들을 분류하기 위한 다양한 악성코드 유사도 측정 기법이 제안되고 있다. 하지만 제안된 기존 연구들은 대부분 유사도 측정 기법을 소개하고 해당 기법에 의한 악성코드 분류 결과만을 제시하고 있으며, 다른 유사도 측정 기법과의 성능 비교 결과는 제시하지 않는다. 이는 유사도 측정 기법의 성능을 비교할 수 있는 평가 모델이 존재하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 다양한 악성코드 유사도 측정 기법들의 성능을 비교 및 평가할 수 있는 악성코드 유사도 측정기법의 성능평가 모델로 성공확률과 신뢰도의 두 지표를 제안한다. 또한 본 논문에서는 두 지표를 이용해 기존 유사도 측정 기법들의 성능을 비교 및 평가한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제11권7호
• /
• pp.225-232
• /
• 2022

최근 정보통신 기술의 발전이 많은 이에게 이점이 되고 있지만, 그와 동시에 새로운 프로그램의 취약점을 통해 악의적 공격 시도 또한 증가하고 있다. 악의적 공격 중 악성코드는 다양한 방식으로 동작하며 매번 새로운 방식으로 사람들에게 유포되고 이러한 악성코드들을 해결하기 위해 발견된 악성코드를 빠르게 분석하여 방어기법을 제공해야 한다. 새로운 악성코드를 기존 악성코드와 동일한 종류로 분류할 수 있다면 동작의 유사성을 가진 악성코드들의 분석된 특징을 이용해 새로운 악성코드의 방어기법을 제공할 수 있다. 따라서 악성코드를 정확하고 빠르게 분류하는 방법이 있어야 한다. 또한, 분석된 악성코드들의 패밀리 마다 데이터의 개수가 균일하지 않을 수 있으므로 이에 대한 해결방안이 필요하다. 본 논문에서는 이미지 전처리 기법과 앙상블 기법을 결합하여 개수가 균일하지 않은 데이터에서 정확도를 높이는 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권9호
• /
• pp.47-54
• /
• 2009

웹을 통해 유포되는 악성코드는 다양한 해킹 기법과 혼합되어 진화되고 있지만, 이의 탐지 기법은 해킹 기술의 발전과 신종 악성코드에 제대로 대응하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 악성코드와 이의 유포 특성의 분석에 따라 탐지 시스템이 갖추어야 할 요구사항을 정의하고, 이를 기반으로 HTTP Outbound Traffic을 감시하여 악성코드의 유포를 실시간으로 탐지하는 개선된 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 악성코드를 유포하는 것으로 입증된 HTML 태그와 자바스크립트 코드를 시그니쳐로 IDS에 설정한다. 실제 침입된 환경에서의 검증 분석을 통해 제안 기법이 기존 기법에 비해 요구 사항의 만족에 우수하고 악성코드에 대한 높은 탐지율을 보임을 제시한다.

• 전자통신동향분석
• /
• 제28권3호
• /
• pp.39-46
• /
• 2013

스마트폰은 언제 어디서나 이용 가능한 소형 컴퓨터로 진화함으로써, 해커들의 주요 공격 타깃이 되고 있다. 해커는 스마트폰에 설치된 악성코드를 통해 개인정보를 탈취할 수 있을 뿐만 아니라, 휴대폰 소액 결제 및 프리미엄 SMS 서비스를 이용하여 금전적 이득을 취할 수 있다. 악성코드에 감염된 스마트폰으로부터 얻을 수 있는 이러한 이득과 함께 모바일 악성코드는 그 수가 급속히 증가하고 있다. 특히, 안드로이드 마켓의 개방성과 안드로이드 단말의 높은 시장 점유율은 악성코드의 유포를 용이하게 하며, 이러한 이유로 모바일 악성코드의 대부분은 안드로이드 단말을 공격 대상으로 삼고 있다. 본고에서는 이렇게 급속히 증가하고 있는 안드로이드 기반 모바일 악성코드의 특징을 살펴보고, 이들을 탐지하기 위하여 연구되고 있는 다양한 보안 기법들을 소개하고자 한다.