• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.299-302
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• 2010

최근의 악성코드는 백신에 쉽게 탐지 되지 않기 위해 바이러스를 압축파일로 변조시켜 악성코드 패턴을 지연하는 추세이다. 시중에 나와 있는 수많은 백신엔진 중에서는 압축파일로 변조된 악성코드 패턴 및 검사가 가능한지 알아 봐야한다. 본 논문은 다중 압축 파일로 위장 변조된 은닉된 악성코드의 패턴을 검사하여 검출되는지를 검사 엔진을 통해 모의실험을 한다. 은닉된 악성코드의 행위를 분석하며, 호스트 파일 변조와 시스템 드라이버 파일 감염 및 레지스트리 등록이 되는가를 분석한다. 본 연구를 통해 은닉형 악성코드의 검사와 백신 치료 효과를 강화시켜 악성코드로 인한 피해를 감소하는데 기여할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.432-435
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• 2022

최근 IT 산업의 지속적인 발전으로 사용자들을 위협하는 악성코드, 피싱, 랜섬웨어와 같은 사이버 공격 또한 계속해서 발전하고 더 지능화되고 있으며 변종 악성코드도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 지금까지의 시그니처 패턴 기반의 탐지법으로는 이러한 방대한 양의 알려지지 않은 악성코드를 탐지할 수 없다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 악성코드를 탐지하는 기법들이 제안되고 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 모델 중 낮은 인식 오류율을 지닌 모델을 선정하여 정확도(Accuracy)와 F1-score 평가 지표를 통해 비교하고자 한다. 두 가지의 악성코드 이미지화 방법을 사용하였으며, 2015 년 이후 ILSVRC 에서 우승을 차지한 모델들과, 추가로 2019 년에 발표된 EfficientNet 을 사용하여 악성코드 이미지를 분류하였다. 그 결과 2 바이트를 한 쌍의 좌표로 변환하여 생성한 256 * 256 크기의 악성코드 이미지를 ResNet-152 모델을 이용해 분류하는 것이 우수한 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.347-363
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• 2019

사람의 DNA가 변하지 않는 것과 같이 사이버상의 악성코드도 변하지 않는 고유의 행위 특징을 갖고 있다. APT(Advanced Persistent Threat) 공격에 대한 방어수단을 사전에 확보하기 위해서는 악성코드의 악성 행위 특징을 추출해야 한다. 이를 위해서는 먼저 악성코드 간의 유사도를 계산하여 유사한 악성코드끼리 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 Windows OS 상에서 동작하는 악성코드 간의 유사도 계산 방법으로 'TF-IDF 코사인 유사도', 'Nilsimsa 유사도', '악성코드 기능 유사도', 'Jaccard 유사도'를 사용해 악성코드의 유형을 예측해보고, 그 결과를 보인다. 실험결과, 유사도 계산 방식마다 악성코드 유형에 따라 예측률의 차이가 매우 컸음을 발견할 수 있었다. 모든 결과에 월등한 정확도를 보인 유사도는 존재하지 않았으나, 본 실험결과를 이용하여 특정 패밀리의 악성코드를 분류할 때 어떤 유사도 계산 방식을 활용하는 것이 상대적으로 유리할지를 결정할 때 도움이 될 것으로 판단된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.945-954
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• 2022

매년 수십억 건의 악성코드가 탐지되고 있지만, 이 중 신종 악성코드는 0.01%에 불과하다. 이러한 상황에 효과적인 악성코드 유형 분류 도구가 필요하지만, 선행 연구들은 복잡하고 방대한 양의 데이터 전처리 과정이 필요하여 많은 양의 악성코드를 신속하게 분석하기에는 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 유사성 해시를 기반으로 복잡한 데이터 전처리 과정 없이 악성코드의 유형을 분류하는 기법을 제안한다. 이 기법은 악성코드의 유사성 해시 정보를 바탕으로 XGBoost 모델을 학습하며, 평가를 위해 악성코드 분류 분야에 널리 활용되는 BIG-15 데이터셋을 사용했다. 평가 결과, 98.9%의 정확도로 악성코드를 분류했고, 3,432개의 일반 파일을 100% 정확도로 구분했다. 이 결과는 복잡한 전처리 과정 및 딥러닝 모델을 사용하는 대부분의 최신 연구들보다 우수하다. 따라서 제안한 접근법을 사용하면 보다 효율적인 악성코드 분류가 가능할 것으로 예상된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.1193-1196
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• 2004

1980년 후반. MIT에 버너스 리 교수가 인터넷 상에 웹(WWW)을 창시하면서부터 우리의 일상생활은 엄청난 변화를 가져왔다. 시 공간을 초월할 수 있는 인터넷이라는 가상 세계에서는 개인뿐만 아니라 정치 경제 사회등 모든 분야에 걸쳐 인터넷을 통한 쉽고 간편하며 빠른 교류가 이루어짐으로써 이제 더 이상 네트워크를 이용하지 않는 분야는 찾아 볼 수 없을 것이다. 그러나 이러한 현실 속에서 인터넷은 항상 순기능만을 수행하지는 않는다. 특히 악성코드를 이용한 사이버 침해 행위 기술이 인터넷의 발전과 함께 동시에 발전함으로써 이제는 악성코드를 이용한 사이버 침해 행위를 방지하고자하는 노력을 해야할 것이다. 따라서 본 논문에서는 악성코드를 탐지하기 위해 실시간 시스템 모니터링 도구를 이용하여 악성코드가 시스템에 어떠한 침해행위를 행하고, 해당 침해 행위 모니터링 로그 분석을 통해 기존의 알려진 악성코드뿐만 아니라 알려지지 않은 악성코드를 탐지할 수 있는 악성 패턴 분석 및 추출에 초점을 두어 기술하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제37권5호
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• pp.304-313
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• 2010

악성코드를 분석하기 위한 기법에는 다양한 방법들이 존재한다. 하지만 기존의 악성코드 분석 기법으로는 악성코드들의 동작들을 정확하게 분석하는 것이 점점 어려워지고 있다. 특히, 분석 시스템들이 악성코드의 안티-디버깅 기술에 의해 감지되기 쉽고, 실행속도 등 여러 가지 한계점을 보임에 따라 이를 해결할 수 있는 분석 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 동적 코드 분석을 위한 기본 요구사항인 명령어 단위 분석 및 메모리 접근 추적 기능을 제공하는 동적 코드 분석 시스템을 설계 및 구현한다. 그리고 DLL 로딩 추적을 통한 API 호출 정보를 추출하여, 다양한 실행 코드들을 분석 할 수 있는 기반 환경을 구축한다. 제안 시스템은 Intel의 VT 기술을 이용하여 Xen 기반으로 전가상화 환경을 구축하였으며, 게스트에서는 윈도우즈 XP가 동작할 수 있도록 하였다. 제안 시스템을 이용하여 대표적인 악성코드들을 분석해 봄으로써 제안 시스템 각각의 기능들의 활용을 살펴보고, 제안 시스템이 악성코드들을 정확하게 분석 및 탐지함을 보여준다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.93-103
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• 2019

최근 드라이브 바이 다운로드 공격 기반의 웹사이트를 통한 랜섬웨어 악성코드 유포로 인해 웹사이트 서비스 마비, 일반 이용자 PC 파일 손상 등의 피해가 발생하고 있다. 따라서 악성코드 경유지 및 유포지 사이트의 현황과 추이 파악을 통해 악성코드 유포의 공격 대상 웹사이트 업종, 유포 시간, 악용되는 어플리케이션 종류, 유포되는 악성 코드 유형에 대한 특성을 분석하는 것은 공격자의 공격활동을 예측하고 대응이 가능하다는 점에서 의미가 크다. 본 논문에서는 국내 343만개의 웹사이트를 대상으로 악성코드 유포여부를 점검하여 탐지된 악성코드 경유지 사이트, 익스플로잇 사이트, 악성코드 유포지 사이트별로 어떠한 특징들이 나타나는지를 도출하고, 이에 대한 대응방안을 고찰하고자 한다.

• 정보와 통신
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• 제31권5호
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• pp.15-19
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• 2014

인터넷의 사용이 증가하며, 웹을 통한 악성코드유포가 주요 위협으로 등장하였다. 본고에서는 인터넷을 통한 악성코드 유포방법 중 가장 대표적 공격방법이 웹 기반 악성코드 유포공격의 특성을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.178-179
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• 2023

이 논문은 OneNote 악성코드의 증가 추세와 그에 따른 Emotet 악성코드의 유포 방식 및 특징을 분석하고자 하는 목적으로 작성되었다. OneNote 는 페이지 내 어디든 자유롭게 콘텐츠를 삽입할 수 있는 특징 때문에 악성코드 유포에 적극적으로 이용되고 있다. 특히, Emotet 악성코드는 OneNote 파일을 이메일 첨부 파일로 유포하고, 문서 열람 시 클라우드 연결 버튼을 클릭하면 악성 스크립트 파일이 다운로드 되어 감염이 일어난다. 이러한 악성코드 유포 방식을 방지하기 위해서는 사용자 교육과 함께 보안 솔루션 강화가 필요하다는 결론을 내리고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.45-55
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• 2020

정보 통신 기술의 발달로 인해 매년 신종/변종 악성코드가 급격히 증가하고 있으며 최근 사물 인터넷과 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 다양한 형태의 악성코드가 확산되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 운영체제 환경에 관계없이 활용 가능하며 악성행위와 관련된 라이브러리 호출 정보를 나타내는 문자열 정보를 기반으로 한 악성코드 분석 기법을 제안한다. 공격자는 기존 코드를 활용하거나 자동화된 제작 도구를 사용하여 악성코드를 손쉽게 제작할 수 있으며 생성된 악성코드는 기존 악성코드와 유사한 방식으로 동작하게 된다. 악성 코드에서 추출 할 수 있는 대부분의 문자열은 악성 동작과 밀접한 관련이 있는 정보로 구성되어 있기 때문에 텍스트 마이닝 기반 방식을 활용하여 데이터 특징에 가중치를 부여해 악성코드 분석을 위한 효과적인 Feature로 가공한다. 가공된 데이터를 기반으로 악성여부 탐지와 악성 그룹분류에 대한 실험을 수행하기 위해 다양한 Machine Learning 알고리즘을 이용해 모델을 구축한다. 데이터는 Windows 및 Linux 운영체제에 사용되는 파일 모두에 대해 비교 및 검증하였으며 악성탐지에서는 약93.5%의 정확도와 그룹분류에서는 약 90%의 정확도를 도출하였다. 제안된 기법은 악성 그룹을 분류시 각 그룹에 대한 모델을 구축할 필요가 없기 때문에 단일 모델로서 비교적 간단하고 빠르며 운영체제와 독립적이므로 광범위한 응용 분야를 가진다. 또한 문자열 정보는 정적분석을 통해 추출되므로 코드를 직접 실행하는 분석 방법에 비해 신속하게 처리가능하다.