• 제목/요약/키워드: 악성

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모바일 게임에서 악성 프로그램 탐지에 관한 연구 (A Study on Malware Program Detection in Mobile Game)

  • 김효남
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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    • pp.153-154
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    • 2018
  • 전 세계 모바일 게임 소비 시장의 증가와 사용자들이 지속적으로 증가하는 반면 랜섬웨어와 같은 악성 프로그램들이 악의적인 목적을 위하여 모바일게임 시장에 피해를 주는 사례들도 지속적으로 증가하는 것도 사실이다. 본 논문에서는 모바일 게임을 이용한 악성코드 위협으로부터 보호하기 위하여 4차 산업의 가장 핵심 기술인 인공지능의 학습기술에 악성코드 분석기술을 연계시켜 새로운 모바일 악성코드 탐지와 속도를 향상시키는 기술의 필요성을 제시한다.

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악성코드 은닉사이트를 통하여 악성코드가 유포되는 과정과 대응책 (Process in which malicious code is spread through malicious concealment site and Countermeasures)

  • 전승엽;신영호;길준민
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.366-367
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    • 2015
  • 최근 악성코드의 유포 동향을 살펴보면 APT 공격이 많다. 본 논문에서는 악성코드 은닉사이트를 통하여 악성코드가 유포되는 과정과 그 과정에서 공격자가 침투하는 경로나 대표적인 취약점들에 대하여 설명하고 그에 대한 대응책에 대하여 논하고자 한다.

가상환경을 이용한 악성코드 탐지기술

  • 서정택
    • 정보보호학회지
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    • 제17권4호
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    • pp.74-82
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    • 2007
  • 악성코드 탐지기술에 대한 연구는 최근에도 지속적으로 진행되고 있다. 특히, 에뮬레이터나 가상머신을 이용한 악성행위 탐지기술은 사용자 시스템에 악영향을 미치지 않는 독립적인 공간에서 코드의 실행이 가능하며, 빠른 초기화가 가능하다는 장점으로 인해 최근에 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 최근의 에뮬레이터나 가상머신을 이용한 악성행위 탐지기술의 연구동향을 분석하고, 관련 기술의 발전방향을 제시하고자 한다.

웹 기반 악성코드 유포공격의 특성 분석

  • 유대훈;김지상;조혜선;박해룡
    • 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.

행위 그래프 기반의 변종 악성코드 탐지 (Metamorphic Malware Detection using Subgraph Matching)

  • 권종훈;이제현;정현철;이희조
    • 정보보호학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.37-47
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    • 2011
  • 네트워크 및 컴퓨터의 발전에 따라 악성코드 역시 폭발적인 증가 추이를 보이고 있으며, 새로운 악성코드의 출현과 더불어 기존의 악성코드를 이용한 변종 역시 큰 몫을 차지하고 있다. 특히 실행압축 기술과 코드 난독화를 이용한 변종들은 제작이 쉬울 뿐만 아니라, 자신의 시그너쳐 혹은 구문적 특징을 변조할 수 있어, 악성코드 제작자들이 널리 사용하는 기술이다. 이러한 변종 및 신종 악성코드를 빠르게 탐지하기 위해, 본 연구에서는 행위 그래프 분석을 통한 악성코드 모듈별 유사도 분석 기법을 제안한다. 우리는 우선 악성코드들에서 일반적으로 사용하는 2,400개 이상의 API 들을 분석하여 총 128개의 행위로 추상화 하였다. 또한 동적 분석을 통해 악성코드들의 API 호출 순서를 추상화된 그래프로 변환하고 부분 그래프들을 추출하여, 악성코드가 가진 모든 행위 부분 집합을 정리하였다. 마지막으로, 이렇게 추출된 부분 집합들 간의 비교 분석을 통하여 해당 악성코드들이 얼마나 유사한지를 분석하였다. 실험에서는 변종 을 포함한 실제 악성코드 273개를 이용하였으며, 총 10,100개의 분석결과를 추출하였다. 실험결과로부터 행위 그래프를 이용하여 변종 악성코드가 모두 탐지 가능함을 보였으며, 서로 다른 악성코드들 간에 공유되는 행위 모델 역시 분석할 수 있었다.

모바일 악성코드 분석 방법과 대응 방안 (Analysis Method and Response Guide of Mobile Malwares)

  • 김익수;정진혁;이형찬;이정현
    • 한국통신학회논문지
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    • 제35권4B호
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    • pp.599-609
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    • 2010
  • 최근 휴대전화의 위피 탑재 의무 해제와 스마트 폰 시장의 개방 정책으로 많은 외산 제품들이 국내 시장에 유입되고 있어, 사용자는 다양한 제품을 저렴한 가격으로 구입할 수 있게 되었다. 하지만 이러한 변화로 인해 해외에서만 발생해왔던 모바일 악성코드 침해 사고가 곧 국내에서도 발생될 가능성이 매우 높아졌다. 현재 국내에서는 PC용 악성코드에 대한 정형화된 분석 기법과 대응 방안이 널리 알려져 있으나, 모바일 악성코드에 대해서는 대응 준비가 매우 부족한 상황이다. 이에 본 논문에서는 기존의 모바일 악성코드를 소개하고, 모바일 악성코드 분석에 활용 가능한 도구들을 살펴본다. 아울러 현재 모바일 악성코드에 대한 대응 준비가 부족한 국내 현실을 고려하여 모바일 악성코드 분석 방법과 대응 방안을 제시한다.

리얼 분석환경 기반 지능형 악성 웹페이지 탐지 시스템 (Intelligent Malicious Web-page Detection System based on Real Analysis Environment)

  • 송종석;이경석;김우승;오익균;김용민
    • 정보과학회 논문지
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    • 제45권1호
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    • pp.1-8
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    • 2018
  • 최근 인터넷의 발전과 동시에 인터넷을 이용한 악성코드 유포는 가장 심각한 사이버 위협 중 하나이며, 탐지 우회 기법이 적용된 악성코드 유포 기술 또한 발전하고 있어, 이를 탐지하고 분석하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 기존의 악성코드 유포 웹페이지 탐지 시스템은 시그니처 기반이어서 난독화된 악성 자바스크립트는 탐지가 거의 불가능하며, 탐지 패턴을 지속적으로 업데이트해야 하는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 지능화된 악성코드 유포 웹사이트를 효과적으로 분석 및 탐지할 수 있는 리얼 브라우저를 이용한 지능형 악성코드 유포 웹페이지 탐지 시스템을 제안하고자 한다.

모바일 환경에서 실시간 악성코드 URL 탐지 및 차단 연구 (A Study of Realtime Malware URL Detection & Prevention in Mobile Environment)

  • 박재경
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.37-42
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    • 2015
  • 본 논문에서는 악성코드에 대한 피해를 실시간으로 탐지하고 차단하기 위해 모바일 내부에 악성링크에 대한 데이터베이스를 저장하고 또한 악성링크 탐지 엔진을 통해 웹 서비스를 통제함으로 인해 보다 안전한 모바일 환경을 제공하고자 한다. 최근 모바일 환경에서의 악성코드는 PC 환경 못지않게 기승을 부리고 있으며 새로운 위협이 되고 있다. 특히 모바일 특성상 악성코드의 피해는 사용자의 금전적인 피해로 이어진다는 것이 더 중요한 이유이다. 이러한 사이버 범죄를 어떻게 예방하고 실시간으로 차단할 수 있을 것 인지에 대해 많은 연구가 진행되고 있지만 초보적인 수준에 불과한 실정이다. 추가적으로 SMS나 MMS를 통해 전달되는 스미싱도 탐지 및 차단할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 향후 모바일 사업자는 본 연구를 바탕으로 한 근본적인 대책을 수립하여 안전한 모바일 환경을 구축해야 할 것이다.

정보유출 악성코드 분석을 통한 개선된 탐지 규칙 제작 연구 (Study on Improved Detection Rule Formation via Information Leakage Malware Analysis)

  • 박원형;양경철;이동휘;김귀남
    • 융합보안논문지
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    • 제8권4호
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    • pp.1-8
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    • 2008
  • 최근 해킹 기법들은 기존보다 정교한 기술을 바탕으로 악성화 되어 그 피해 규모가 증가하고 있으며, 인터넷 사용자의 확대와 맞물려 그 위력은 커지고 있다. 특히 정보유출을 목적으로 제작한 해킹메일에 첨부된 악성코드의 피해가 급증하고 있다. 본 논문에서 이러한 정보유출형 악성코드를 효과적으로 분석, 탐지할 수 있는 기술에 관하여 연구한다. 또한 본 연구에서는 기존 악성코드의 탐지규칙과 해킹메일 악성코드 탐지규칙을 비교하였으며 이를 통해 해킹메일 악성코드 뿐 아니라 새로운 악성코드와 변종들에 대해서도 탐지할 수 있는 기술에 대해 설명한다.

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악성코드로부터 빅데이터를 보호하기 위한 이미지 기반의 인공지능 딥러닝 기법 (Image-based Artificial Intelligence Deep Learning to Protect the Big Data from Malware)

  • 김혜정;윤은준
    • 전자공학회논문지
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    • 제54권2호
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    • pp.76-82
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    • 2017
  • 랜섬웨어를 포함한 악성코드를 빠르게 탐지하여 빅데이터를 보호하기 위해 본 연구에서는 인공지능의 딥러닝으로 학습된 이미지 분석을 통한 악성코드 분석 기법을 제안한다. 우선 악성코드들에서 일반적으로 사용하는 2,400여개 이상의 데이터를 분석하여 인공신경망 Convolutional neural network 으로 학습하고 데이터를 이미지화 하였다. 추상화된 이미지 그래프로 변환하고 부분 그래프를 추출하여 악성코드가 나타내는 집합을 정리하였다. 제안한 논문에서 추출된 부분 집합들 간의 비교 분석을 통해 해당 악성코드들이 얼마나 유사한지를 실험으로 분석하였으며 학습을 통한 방법을 이용하여 빠르게 추출하였다. 실험결과로부터 인공지능의 딥러닝을 이용한 정확한 악성코드 탐지 가능성과 악성코드를 이미지화하여 분류함으로써 더욱 빠르고 정확한 탐지 가능성을 보였다.