• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.364-366
• /
• 2024

최근 악성코드의 복잡성과 다양성 증가로 인한 전통적인 수동 분석의 한계를 극복하고자 본 논문에서는 생성형 AI 기술을 활용한 자동화된 악성코드 분석 프레임워크를 제안한다. 본 연구는 LangChain 프레임워크를 사용하여 악성코드 행위를 분석하고 이해할 수 있는 자동화된 리포트 생성 방식을 개발하였다. 해당 프로세스는 LangChain agent 에 의해 자동화되어 분석가의 부담을 줄이고, 실수 가능성을 감소시키며, 빠르고 일관된 분석 결과를 제공한다. 이러한 자동화된 접근 방식은 악성코드 분석 과정의 효율성을 증가시키며 신속하고 정확한 대응을 가능하게 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.770-773
• /
• 2012

특정 기업 및 국가를 대상으로 하는 APT(Advanced Persistent Threat)공격의 경우 특정 시스템을 겨냥하여 제작되기 때문에 기존의 시그니처 기반의 악성코드 탐지 방식으로는 해당 악성코드를 탐지할 수 없다. 따라서 알려지지 않은 악성코드를 탐지할 수 있는 행위 기반의 악성코드 탐지 방식이 최근 이슈화되었다. 본 논문에서는 연구되고 있는 행위 분석 기반의 악성코드 탐지 방식들을 분석함으로써 향후 행위 기반 악성코드 탐지 기술 개발 및 연구에 기여하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.715-718
• /
• 2021

정보통신 기술이 발전함에 따라 악의적인 공격을 통해 보안문제를 발생시키고 있다. 또한 새로운 악성코드가 유포되어 기존의 시그니처 비교방식은 새롭게 발생하는 악성코드를 빠르게 분석 할 수 없다. 새로운 악성코드를 빠르게 분석하고 방어기법을 제안하기 위해 악성코드의 패밀리를 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 악성코드의 바이너리 파일을 이용해 시각화하고 CNN모델을 통해 분류한다. 또한 정확도를 높이기 위해 LBP, HOG를 통해 악성코드 이미지에서 중요한 특성을 찾고 데이터 클래스 불균형에서 오는 문제를 앙상블 모델을 통해 해결하는 시스템을 제안한다.

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

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
• /
• pp.317-318
• /
• 2013

최근에 발생한 3.20 사이버테러와 6.25 사이버테러와 같이 특정 방송사와 금융권 전산망을 마비시키고 임직원 시스템을 망가뜨려 못쓰게 만드는 피해 유형이 발생되고 있다. 이런 사이버 공격에 사용되는 악성코드에 대해서 탐지에서 분석 그리고 검증 단계를 통합적으로 모니터링하고 필터를 통해 악성코드를 추출하고 차단하는 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 악성코드를 탐지하는 엔진들의 분석 및 검증 현황을 확인하고 실시간 통계 모듈에서 수집한 자료들을 바탕으로 향후 보안 정책 방향 및 미래 예측을 계획할 수 있는 실시간 악성코드 분석 통합 관리 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.758-761
• /
• 2010

악성코드는 P2P, 전자메일, 메신저나 저장매체, 인터넷 사이트 등 여러 가지 경로를 통해 전파된다. 특히 USB 기반 악성코드는 USB가 시스템에 연결될 때 악성코드를 자동 실행시키고, 로컬 드라이브 영역에 자기복제를 하는 등 특정 행위를 보인다. 포렌식 수사에서는 이러한 악의적 행위를 빠르게 분석하고 여러 가지 증거를 수집하여 감염의 원인을 신속하게 파악하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 USB 기반 악성코드에 감염된 시스템의 피해 흔적을 분석하고 패턴을 정형화하여 USB 기반 악성코드의 감염 여부를 판별하는 방법론을 제시한다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
• /
• pp.648-649
• /
• 2013

최근 컴퓨터 시스템과 네트워크의 발전으로 인해 다양한 악성코드들이 네트워크 상에서 유포되고 있다. 이러한 악성코드들을 빠른 시간에 분석해서 악성 여부와 그 행위를 파악하기 위해 많은 자동 분석 시스템들이 개발되어 사용되고 있지만, 이들 대부분이 가상머신 기반으로 동작하기 때문에 최근의 악성코드들은 가상머신 환경을 탐지하여 가상머신 상에서는 본연의 기능을 수행하지 않도록 제작되어 있다. 본 논문에서는 기존의 악성코드 자동 분석 시스템이 가상머신을 기반으로 하는 것을 개선해서 실제 컴퓨터를 사용해서 자동 분석할 수 있는 시스템을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제29권3호
• /
• pp.519-529
• /
• 2019

지능화된 안드로이드 악성코드는 안티바이러스가 탐지하기 어렵도록 악성행위를 숨기기 위하여 다양한 분석 회피 기법을 적용하고 있다. 악성코드는 악성행위를 숨기기 위하여 백그라운드에서 동작하는 컴포넌트를 주로 활용하고, 자동화된 스크립트로 악성 앱을 실행할 수 없도록 activity-alias 기능으로 실행을 방해하고, 악성행위가 발견되는 것을 막기 위해 logcat의 로그를 삭제하는 등 지능화되어간다. 악성코드의 숨겨진 컴포넌트는 기존 정적 분석 도구로 추출하기 어려우며, 기존 동적 분석을 통한 연구는 컴포넌트를 일부만 실행하기 때문에 분석 결과를 충분히 제공하지 못한다는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 악성코드의 동적 분석 성공률을 증가시키기 위한 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 분석 시스템은 악성코드에서 숨겨진 컴포넌트를 추출하고, 서비스와 같은 백그라운드 컴포넌트인 실행시키며, 앱의 모든 인텐트 이벤트를 브로드캐스트한다. 또한, 분석 시스템의 로그를 앱이 삭제할 수 없도록 logcat을 수정하고 이를 이용한 로깅 시스템을 구현하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 시스템을 기존의 컨테이너 기반 동적 분석 플랫폼과 비교하였을 때, 악성코드 구동률이 70.9%에서 89.6%로 향상된 기능을 보였다.