• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1018-1025
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• 2014

반환 지향 프로그래밍 공격(ROP)은 프로그램에 존재하는 반환 명령어로 끝나는 코드 조각들을 조합하여 가젯을 만들고, 연속적으로 실행하여 스택의 내용을 조작함으로써 프로그램의 제어권을 가져오는 공격이다. 이에 대한 기존 방어기법은 높은 실행 오버헤드와 바이너리 증가 오버헤드를 갖거나, 적용 범위의 제한이 있는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존 기법의 문제점을 갖지 않으면서 성능 및 바이너리 크기 증가 측면에서 효율적인 방어 기법인 zero-sum defender를 제안한다. 반환 지향 프로그래밍 공격은 정상적인 프로그램의 흐름과 다르게, 함수 호출 명령어가 실행되지 않고 여러 반환 명령어가 실행되는 실행 특성을 가진다. 제안 기법은 이러한 특성을 이용하여 프로그램 실행 흐름이 반환 지향 프로그래밍 공격에 의해 오용되는지 모니터링하여 방어 기능을 수행한다. 실제 공격 모델에 대한 실험을 통해 방어 기법의 효용성을 확인하였고, 벤치마크 실험을 통해 약 2%의 성능 오버헤드와 약 1%의 바이너리 크기 증가만으로 방어가 이루어짐을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제19권4호
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• pp.77-85
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• 2019

인터넷은 지속적으로 발전하고 이에 따라 사이버 공격도 더욱 정밀하고 은밀하게 이루어지고 있다. 개인의 사생활 보장의 목적으로 사용되는 익명통신도 사이버 공격에 활용되고 있다. 익명통신은 공격자의 IP주소를 숨길 뿐만 아니라 암호화된 트래픽으로 통신이 이루어져 대부분의 기관이나 조직에서 사이버 공격의 방어목적으로 사용하고 있는 정보보호시스템을 우회할 수 있다. 이런 이유로 익명통신은 악성코드의 공격명령을 내리거나, 추가적인 악성코드 다운로드의 통신수단 등으로 활용된다. 그러므로 본 연구는 암호화된 익명통신을 인공지능을 통해 빠른 시간 내에 최대한 정확히 탐지하고 차단하는 방안을 제시하고자 한다. 나아가 이를 국방에 적용하여 악의적인 통신을 탐지하여 중요자료의 외부유출 및 사이버공격 방지에 기여하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.937-939
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• 2014

최근 특정 대상을 목표로 하는 지능적이고 지속적인 공격(APT: Advanced Persistent Threat)이 급속히 증가하고 있다. APT는 악성코드 유입 시 완벽한 방어가 불가능하기 때문에 일반적인 탐지 기법으로 대응이 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 악성코드 침투 이후의 콜백 단계를 차단하기 위하여 아웃바운드 트래픽을 분석하고 신뢰도를 기반으로 한 APT 공격 탐지기법에 대해 제안한다. 제안기법은 기존 탐지기법에 비해 탐지율을 크게 높이는 기반을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.85-94
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• 2014

본 논문에서는 사용자 시스템이 악성 프로그램에 의해 피해를 입은 후 시그니처나 보안 패치가 나오기 전에 피해를 최소화하기 위한 방법으로 파일 DNA 기반의 행위 패턴 분석을 통한 탐지 기법을 연구하였다. 기존의 네트워크 기반의 패킷 탐지기법과 프로세스 기반 탐지 기법의 단점을 보완하여 제로데이 공격을 방어하고 오탐지를 최소화하기 위해 파일 DNA 기반 탐지기법을 적용하였다. 파일 DNA 기반 탐지기법은 악성코드의 비정상 행위를 네트워크 관련 행위와 프로세스 관련 행위로 나누어 정의하였다. 사용자 시스템에서 작동되는 프로세스의 중요한 행위와 네트워크 행위를 정해진 조건에 의해 검사 및 차단하며, 프로세스 행위, 네트워크 행위들이 조합된 파일 DNA를 기반하여 악성코드의 행위 패턴의 유사도를 분석하여 위험경고 및 차단을 통한 대응 기법을 연구하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.839-850
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• 2014

3.20 사이버 테러 등 APT 공격이 사회적, 경제적으로 막대한 피해를 초래함에 따라 APT 공격을 방어하기 위한 기술적인 대책이 절실히 요구되고 있으나, 시그너쳐에 기반한 보안 장비로는 대응하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 기존 시그너쳐 기반 침입탐지 시스템의 한계를 극복하기 위해서 호스트 PC에서 발생하는 행위정보를 기반으로 악성코드를 탐지하는 방법을 제안한다. 먼저, 악성코드와 정상 실행파일을 구분하기 위한 39개의 특성인자를 정의하고, 악성코드 및 정상 실행파일이 실행되는 동안 발생하는 870만 개의 특성인자 데이터를 수집하였다. 또한, 수집된 데이터에 대해 각 특성인자의 발생빈도를 프로세스 ID 별로 재구성하여 실행파일이 호스트에서 실행되는 동안의 행위정보를 83차원의 벡터로 표현하였다. 특히, 자식 프로세스에서 발생하는 특성인자 이벤트의 발생빈도를 포함함으로써 보다 정확한 행위정보의 표현이 가능하였다. C4.5 결정트리 방법을 적용하여 악성코드와 정상파일을 분류한 결과 각각 2.0%의 오탐률과 5.8%의 미탐률을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.69-79
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• 2013

자동화 툴로 인해 악성코드의 수가 기하급수적으로 증가하고 있을 뿐만 아니라 최근 보안 대응 체계를 우회하는 지능화된 악성코드의 출현으로 기업에 막대한 피해가 발생하고 있다. 기존 보안 대응 체계만으로는 나날이 고도화 지능화되는 보안 위협을 방어하는데 한계가 있음을 시사한다. 이에 보안 대응 체계 내의 각 보안 솔루션의 진단율 향상을 통한 전반적인 보안 위협 방어 수준 강화가 요구되고 있다. 개별 보안 솔루션의 탐지 방어 기술 진화, 보안 솔루션 간의 조합 구성을 통해 공격 대응력을 향상시켜 나감과 동시에, 보안 솔루션 간에 진단율 향상에 필요한 중요 정보를 실시간 공유하고, 해당 정보를 기반으로 한 다양한 보안 대응 기술 연구 개발이 시급하다. 본 논문에서는 지금까지의 인터넷 서비스 보안을 위한 보안 솔루션의 연동 구성 방식에 대한 연구 사례를 살펴보고, 그 한계점을 도출하여 지능화되고 있는 보안 위협에 대한 실시간 대응 개선을 위한 보안 솔루션 간의 상호 연동을 통한 유기적인 협력 기술 및 대응 방안을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.49-50
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• 2024

본 논문에서는 웹쉘 악성코드를 정확하게 분류하고, 빠른시간안에 자동으로 웹쉘 분류 및 분석을 통하여 웹쉘을 탐지하기 위하여 인공지능 머신러닝 기반의 Supervised AI ML 및 Classification 알고리즘을 적용하여 빠른 시간안에 분류, 정확한 분석을 통하여 자동화된 탐지시스템인 MWSDS를 제안하고 웹쉘 실험 데이터를 통하여 실증하였다. 본제안의 경우 웹쉘악성코드 공격에 대한 대응뿐만아니라 관리적인 정보보호 체계수립을 통하여 보다 효과적이며, 지속적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.619-621
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• 2001

현재 대부분의 액티브 네트워크에서 액티브 노드로 전송된 패킷은 프로그램 코드와 데이터를 동시에 가지고 있으며, 기존 네트웍 방식에서의 저장(store)-전송(forward) 형태와는 달리 저장(store)-연산(compute)-전송(forward) 방식으로 패킷 처리를 한다 이 과정에서 패킷에 악성 코드가 추가되거나 실제 데이터가 변경되는 경우에는 데이터의 무결성을 보장할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 액티브 노드에 들어오는 패킷과 그 노드에서 처리가 이루어진 후 나가는 패킷을 비교하여 악의적이거나 악의 적이지는 않지만 실수로 인한 패킷의 오류를 방어함으로서 액티브 노드의 QoS를 향상시켜주는 방식을 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.161-166
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• 2023

최근 바이너리 코드에 대한 신종·변종 해킹이 증가되고 있으며 소스 프로그램에서 악성코드를 탐지하고 공격에 대한 방어 기술의 한계점이 자주 노출되는 상황이다. 바이너리 코드에 대해 머신러닝, 딥러닝 기술을 활용하여 고도화된 소프트웨어 보안 취약점 탐지 기술과 공격에 대한 방어와 대처 능력이 필요하다. 본 논문에서는 바이너리 코드의 실행 경로를 추적(execution trace)하여 동적 오염 정보를 입력한 후 오염 정보를 따른 특징을 기반으로 멀웨어를 그룹핑하는 멀웨어 클러스터링 방법을 제안한다. 멀웨어 취약점 탐지는 3-계층으로 구성한 Few-shot 학습 모델에 적용하여 각 계층의 CPU, GPU에 대해 F1-score를 산출하였다. 학습 과정에서 97~98%의 성능과 테스트 과정에서 80~81% 정도의 탐지 성능을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.499-500
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• 2015

최근 인터넷 기술 발전에 따라 웹 시장이 커지고 웹 사이트 범죄가 급증하고 있다. 통계에 따르면 악성코드 주요 전파경로로 웹 사이트가 가장 높은 비율을 차지 할 정도로 조심해야 할 전파경로 중 하나이다. 그 중에서 이 논문은 웹 사이트 관련 공격 기술 중 하나인 크로스 사이트 스트립트(Cross Site Script, XSS)취약점을 알아본다. 먼저 XSS에 대해 알아보고, 실제 공격 예시를 살펴본다. 그리고 XSS를 막기위한 방어대책으로 화이트 리스트와 필터링에 대해 알아본다.