• 정보보호학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.111-117
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• 2011

암호기술의 발전으로 통신의 비밀이나 정보보호가 강화되었지만, 암호기술을 역이용하는 Cryptovirus가 등장하였고 윈도우즈 CAPI(Crypto API)를 사용하는 악성코드도 누구나 쉽게 제작하여 배포할 수 있는 환경이 되었다. CAPI를 사용하는 악성코드는 윈도우즈에서 제공하는 정상적인 API를 사용하기 때문에 IPS(Intrusion Prevention System) 등 정보보호시스템은 물론 백신프로그램에서도 탐지 및 분석이 쉽지 않다. 본 논문에서는 Cryptovirus를 비롯하여 윈도우즈 CAPI를 사용하는 악성코드 무력화 방안 연구 및 이와 관련된 Hooking 도구 구현결과를 제시하고자 한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.605-616
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• 2020

난독화 기술은 프로그램의 기능성은 그대로 유지하면서 자료구조, 제어흐름 등 내부 로직을 변형함으로써 프로그램의 분석을 지연시키는 기술이다. 그러나 이러한 난독화 기술을 악성코드에 적용함으로써 안티바이러스 소프트웨어의 악성코드 탐지율을 저하시키는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 소프트웨어 지적재산권을 보호하기 위하여 적용되는 난독화 기술이 역으로 악성코드에 적용됨으로써 악성코드 탐지율을 저해할 뿐만 아니라 이의 분석을 어렵게 하여 악성코드의 기능성 파악에도 어려움을 주게 되므로 난독화가 적용된 코드를 원본에 가깝게 복원할 수 있는 역난독화 기술의 연구 또한 꾸준히 지속 되어야 한다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구 중 대중적으로 널리 알려져 있는 도구인 VMProtect 3.4.0에서 제공하는 세부 난독화 기술 중 Pack the Output File, Import Protection의 옵션이 적용되어 난독화 된 코드의 특징을 분석하고 이의 역난독화 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 전자공학회지
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• 제41권4호
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• pp.31-39
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• 2014

• 정보보호학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.481-491
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• 2020

악성 URL의 전송을 통한 악성코드 전파 및 불법적 정보 수집은 정보보안 분야의 가장 큰 위협 중의 하나이다. 특히, 최근 스마트폰의 보급으로 인하여 사용자들이 악성 URL에 노출될 확률이 더욱 높아지고 있다. 또한, 악성 URL을 노출 시키는 방법 역시 다양해 지고 있어서 이를 탐지하는 것이 점점 어려워지고 있다. 본 논문은 악성 URL에 대한 사용자의 경험에 대한 설문을 진행한 후, 이를 고려하여 악성 URL을 규칙기반으로 탐지하기 위한 라이브러리 개발 연구를 다루고 있다. 특히, 본 연구에서는 독자적인 규칙을 기반으로 악성 URL을 탐지 하기 위해 Rule-set을 정의하고, Rule-chain을 생성하여 악성 URL 탐지의 확장성을 제시하고 있다. 또한 어떤 애플리케이션에서도 활용이 가능한 라이브러리 형태로의 개발을 통해 다양한 응용프로그램에서 활용할 수 있도록 하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.171-179
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• 2022

자체 수정 코드(Self-Modifying-Code)란 실행 시간 동안 스스로 실행 코드를 변경하는 코드를 말한다. 이런 기법은 특히 악성코드가 정적 분석을 우회하는 데 악용된다. 따라서 이러한 악성코드를 효과적으로 검출하려면 자체 수정 코드를 파악하는 것이 중요하다. 그동안 동적 분석 방법으로 자체 수정 코드를 분석해왔으나 이는 시간과 비용이 많이 든다. 만약 정적 분석으로 자체 수정 코드를 검출할 수 있다면 악성코드 분석에 큰 도움이 될 것이다. 본 논문에서는 LLVM IR로 변환한 바이너리 실행 프로그램을 대상으로 자체 수정 코드를 탐지하는 정적 분석 방법을 제안하고, 자체 수정 코드 벤치마크를 만들어 이 방법을 적용했다. 본 논문의 실험 결과 벤치마크 프로그램을 컴파일로 변환한 최적화된 형태의 LLVM IR 프로그램에 대해서는 설계한 정적 분석 방법이 효과적이었다. 하지만 바이너리를 리프팅 변환한 비정형화된 LLVM IR 프로그램에 대해서는 자체 수정 코드를 검출하기 어려운 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 바이너리를 리프팅 하는 효과적인 방법이 필요하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1043-1053
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• 2023

악성코드 분석가들은 다양한 경로로 배포되는 악성코드를 분석하고 대응하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 악성코드 개발자들은 분석을 회피하기 위해 다양한 시도를 하고 있다. 대표적인 방법으로는 패킹과 난독화 기법 등이 있다. 기존 연구들은 일반적인 프로그램 언패킹 방법을 제안했으나, 최근의 패커들이 사용하는 OEP 난독화나 API 난독화 기법 등에 대한 대응이 부족하여, 언패킹 과정에서 실패하는 경우가 있다. 본 논문에서는 다양한 패커들이 사용하는 OEP 및 API 난독화 기법을 분석하고, 이를 자동으로 역난독화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 패킹된 프로그램의 메모리를 덤프하여 OEP와 API 난독화에 사용되는 트램폴린 코드를 탐지한다. 이후 트램폴린 코드의 패턴을 분석하여 난독화된 정보를 탐지하고, 언패킹된 프로그램으로 재구성한다. 실험 결과, 제안 시스템이 다양한 패커에 의해 OEP와 API 난독화 기법이 적용된 프로그램을 효과적으로 역난독화할 수 있음을 확인하였다.

• TTA 저널
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• 통권167호
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• pp.74-75
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• 2016

"만약 누군가 지금 나의 컴퓨터를 지켜보고 있지는 않을까?" 최근 디지털 정보화 사회가 되면서 항상 신경 쓰이는 문제, 보안이다. 컴퓨터가 발전하면 할수록 악성코드와 바이러스가 더욱 진화하기 때문이다. 인터넷이 대중화되기 이전에는 해킹 방식의 바이러스보다는 컴퓨터를 다운시키거나 하드디스크를 날리는 악성코드가 유행했지만, 요즘은 사용자의 개인정보에서 공인인증서까지 빼내는 해킹수법이 다양해지고 있다. 아무리 백신 프로그램을 사용하고, 기술적으로 고도화된 암호를 만들어 첨단 방화벽을 사용한다 한들, 작정하고 취약점을 찾는 해커의 공격을 완전히 피하기는 어렵다. 해킹을 통해 철통 같은 보안 능력을 갖춘 대기업의 기밀문서를 빼내는 건 종종 있는 일이고, 포털 사이트의 회원 정보를 통째로 훔쳐가는 일도 간혹 벌어진다. 하물며 민간인이 사용하는 개인 킴퓨터의 보안쯤이야 전문 해커들에게는 종잇장 같은 수준이 아닐까.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1442-1445
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• 2009

기존의 디지털 포렌식 기술은 하드 디스크 등에서 증거 자료를 수집하는 기술을 연구해 왔다. 하지만 최근 루트킷 등 악성 프로그램의 은닉 기술 발달로 디스크 악성 프로그램의 흔적이 남지 않게 되었고, 디스크 용량의 기하급수적인 증가로 필요한 증거 자료를 찾기 위해 디스크를 탐색하는 시간이 증가하였다. 메모리 포렌식 기술은 기존의 디지털 포렌식의 단점을 보완하는 새로운 연구분야로, 동작 중인 시스템에서 메모리 내부의 정보를 수집하고 분석하는 데 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 메모리 포렌식 기법으로 수집할 수 있는 자료인 파일 정보를 동작 중인 메모리에서 수집하고 분석하는 방법에 대해 알아본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.883-885
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• 2011

소프트웨어 분석 기법이 발전하며 다양한 종류의 악성 코드를 점검할 수 있게 되면서 이를 회피하기 위한 기술들이 등장하였다. 실행 시 스스로 코드를 변경하는 등의 진화된 악성 코드들로부터 시스템을 보호하기 위해 프로그램에 존재하는 실행되지 않는 경로에 대해서도 검사를 할 수 있는 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 프로그램을 읽어 CFG를 생성하고, 각 종료 지점에서부터 이를 역방향으로 순회하여 모든 실행 경로를 얻는다. 여기서 발생하는 오버헤드는 멀티코어 프로세서를 활용하는 다중 작업으로 완화시킬 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.230-231
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• 2023

악성코드를 탐지하는 기법 중 동적 분석데이터와 같은 시계열 데이터는 프로그램마다 호출되는 API의 수가 모두 다르다. 하지만 딥러닝 모델을 통해 분석할 때는 모델의 입력이 되는 데이터의 크기가 모두 같아야 한다. 이에 본 논문은 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)와 슬라이딩 윈도우 기법을 이용해 프로그램의 동적 특성을 유지하면서 데이터의 길이를 일정하게 만들 수 있는 전처리 기법과 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 통해 정확도(Accuracy) 95.89%, 재현율(Recall) 97.08%, 정밀도(Precision) 95.9%, F1-score 96.48%를 달성했다.