변종 악성코드는 그 기능에 있어 차이가 없으나 구조적인 차이가 존재하는 악성코드로, 같은 그룹으로 분류하여 처리하는 것이 유용하다. 변종 악성코드 분석을 위해 본 논문에서는 바이오인포매틱스 분야에서 사용하는 서열 정렬 기법을 사용하여 악성코드들의 API 호출 정보 간의 공통부분을 찾고자 하였다. 서열 정렬 기법은 API 호출 정보의 길이에 대해 의존적인 성능을 가지며, API 호출 정보의 길이가 커짐에 따라 성능이 매우 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 서열 정렬 기법 적용 이전에 API 호출 정보에서 발견되는 반복 패턴을 제거하는 방법을 적용함으로써 성능이 보장될 수 있도록 하였다. 최종적으로 서열 정렬 기법을 통한 악성코드 간의 유사도를 구하는 방법에 대하여 논하였다. 또한 실제 악성코드 샘플에 대한 실험 결과를 제시하였다.
본 논문은 쥐의 악성종양에 대한 광역학적 치료효과를 조사한 연구이다. 실험방법으로서는 쥐를 대조군과 대상군의 두 그룹으로 나누어 HepG2 and Hela cell line을 주입하여 암조직을 배양하였다. 쥐의 악성종양에 포토포린을 30시간 전에 주입하고 630nm와 650nm의 레이저를 적용하였다. 광역학적 치료후에 쥐의 두 그룹에 대한 악성종양크기, 괴사율, 악성종양 성장률, 악성종양조직의 병리학적 변화를 분석하였다. 실험결과 조직에서 악성종야세포의 괴사를 보였으며, 광조사 시간과 광량에 따라 악성종양 크기가 줄어들고 악성종양의 괴사변화를 나타냈다. 그러나 630nm와 650nm의 파장차이에 대한 악성종양의 변화의 차이는 발견할 수 없었으며 다른 정상조직에서의 손상도 발견되지 않았다.
애플의 아이폰이 출시된 이후 전 세계적으로 스마트폰 열풍이 불기 시작했다. 이후, 다양한 종류의 스마트폰이 출시되었고, 스마트폰의 편리함으로 인해 가입자 수가 폭발적으로 증가하였다. 스마트폰 사용자가 급증함에 따라 스마트폰을 대상으로 하는 악성코드 또한 폭발적으로 증가하였다. 스마트폰 악성코드는 2011년 하반기부터 본격적으로 발견되기 시작해 2012년 폭발적으로 증가하였고, 현재까지도 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 스마트폰 악성코드 발생 현황과 동향에 대해 살펴보고, 악성코드 동향 분석을 통해 악성코드의 향후 전망에 대해 기술한다.
1986년에 최초의 악성코드인 브레인 바이러스가 발견된 이후 현재까지 다양한 종류의 악성코드가 만들어졌고 대표적으로 웜, 드로퍼, 트로젠, 백도어, 루트킷, 다운로더, 스파이웨어 등이 있다. 특히 최근에는 드라이버 형식의 악성코드가 나타남에 따라 악성코드 분석이 더욱 어려워졌다. 따라서 악성코드 분석가는 상당한 실력이 요구된다. 악성코드를 잘 분석하기 위해서는 동작 원리를 알아야 하고 이는 직접 개발을 해봐야 한다. 본 논문에서는 드로퍼, 백도어, 트로젠, 루트킷, 드라이버를 실전에 유포되는 악성코드와 유사하게 개발하고 가상 환경을 구축한 시스템에서 실행 동작을 보인다. 그리고 정적 분석과 동적 분석으로 악성코드를 빠르고 효과적으로 분석하기 위한 방법을 제안한다.
클라우드 환경은 하이퍼바이저 기반으로 다수의 가상머신들이 상호 연결된 형태로 악성코드의 전파가 용이하기 때문에 다른 환경에 비해 악성코드에 감염될 경우 그 피해규모가 상대적으로 크다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 안전한 클라우드 환경을 위한 악성트래픽 동적 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라우드 환경에서 발생하는 악성트래픽을 판별하여 악성행위를 격리된 가상네트워크 환경에서 지속적으로 모니터링 및 분석한다. 또한, 분석된 결과를 추후 발생하는 악성트래픽의 판별과 분석에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 클라우드 환경에서 발생하는 신 변종 악성트래픽 탐지 및 대응을 목적으로 클라우드 환경에서의 악성트래픽 분석환경을 구축함으로써 안전하고 효율적인 악성트래픽 동적 분석을 제공한다.
최근 악성코드의 수가 급격하게 증가하고 있으며 단순히 악성 행위를 하는 것 뿐 아니라 안티디버깅과 같은 다양한 분석 방지 기능을 탑재하여 악성코드의 분석을 어렵게 한다. 역공학 방지 기법이 적용된 지능형 악성코드를 기존 분석 도구를 사용하여 분석하면 악성행위를 하지 않거나 임의로 자기 자신을 종료시키는 방식으로 분석이 용이하지 않다. 이러한 지능형 악성코드들은 분석하기 어려울 뿐만아니라 기존 백신의 탐지 기능에 전혀 제약을 받지 않는다. 본 논문은 이와 같은 최신 지능형 악성코드에 보다 빠르게 대처하기 위해 역공학 방지 기법이 적용된 악성코드들이 메모리상에서 종료되지 않고 정상 동작하여 악성행위를 자동으로 파악할 수 있는 동적 코드 계측 프레임워크를 제안한다. 또한, 제안한 프레임워크를 개념 검증하기 위해 프로토타입을 설계 및 구현하고, 실험을 통해 그 유효성을 확인한다.
인터넷의 발달로 많은 편리와 이익을 얻었지만 반대로 지능화되는 악성코드로 인하여 사용자의 경제적, 사회적 피해를 주고 있다. 이를 탐지하고 방어하기 위해 대부분 시그니처 기반의 탐지나 방어 프로그램을 사용하지만 지능화된 악성코드의 변종을 막기에는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 쏟아져 나오는 지능화된 악성코드를 탐지하고 방어할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 악성코드의 특성을 이미지화하여 딥러닝을 이용한 학습을 통해 만들어지며 새롭게 탐지된 악성코드와 악성코드 변종들은 이미지화를 수행한 다음 만들어진 모델에 적용하여 탐지한다. 제안된 모델을 사용하면 기존에 탐지되었던 악성코드와 더불어 유사한 변종도 대부분 탐지됨을 알 수 있다.
본 논문은 악성코드의 이미지화와 전이학습을 이용한 악성코드 분류 방안을 제안한다. 공개된 악성코드는 쉽게 재사용 또는 변형이 가능하다. 그런데 전통적인 악성코드 탐지 기법은 변형된 악성코드를 탐지하는데 취약하다. 동일한 부류에 속하는 악성코드들은 서로 유사한 이미지로 변환된다. 따라서 제안하는 기법은 악성코드를 이미지화하고 이미지 분류 분야에서 검증된 딥러닝 모델을 사용하여 악성코드의 부류를 분류한다. Malimg 데이터셋에 대해 VGG-16 모델을 이용하여 실험한 결과 98% 이상의 분류 정확도를 나타냈다.
인터넷의 발달로 인류가 많은 유익을 얻었지만 동시에 악성코드와 같은 또다른 문제를 겪고 있다. 이러한 악성코드를 막기 위해 시그니처 기반의 안티바이러스 프로그램이 많이 사용되고 있지만 악성코드의 변종이나 제로데이 악성코드를 막는데 한계를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 악성코드를 탐지하고 분류하는 연구동향에 대해 소개한다.
최근 많은 사용자가 인터넷을 통해 수많은 웹페이지에 접속하고 정보를 수집하면서 인터넷의 사용량이 증가한 만큼 악성코드에 감염될 확률은 증가하고 있다. 공격자들은 웹을 통해 사용자들의 정보탈취를 목적으로 악성코드를 유포하는데 그 중 파밍 (pharming) 악성코드를 통해 금융정보 탈취를 하고 있다. 파밍 악성코드에 감염된 사용자들은 웹페이지에 접속시 원래 페이지가 아닌 공격자가 만든 파밍 페이지로 유도되어 금융정보 및 공인인증서가 유출된다. 유출된 금융정보를 통해 사용자들은 심각한 금전적인 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 최근 파밍 악성코드를 통해 금융정보를 유출하는 방법에 대해 분석하고 대응방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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