Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
/
2023.01a
/
pp.103-106
/
2023
코로나 팬데믹 사태로 인해 업무환경이 재택근무를 하는 환경으로 바뀌고 악성코드의 변종 또한 빠르게 발전하고 있다. 악성코드를 분석하고 백신 프로그램을 만들면 새로운 변종 악성코드가 생기고 변종에 대한 백신프로그램이 만들어 질 때까지 변종된 악성코드는 사용자에게 위협이 된다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 악성파일 여부를 예측하는 방법을 제시하였다. 일반적인 악성코드의 구조를 갖는 Portable Executable 구조 파일을 파이썬의 LIEF 라이브러리를 사용하여 Certificate, Imports, Opcode 등 3가지 feature에 대해 정적분석을 하였다. 학습 데이터로는 정상파일 320개와 악성파일 530개를 사용하였다. Certificate는 hasSignature(디지털 서명정보), isValidcertificate(디지털 서명의 유효성), isNotExpired(인증서의 유효성)의 feature set을 사용하고, Imports는 Import Address Table의 function 빈도수를 비교하여 feature set을 구축하였다. Opcode는 tri-gram으로 추출하여 빈도수를 비교하여 feature set을 구축하였다. 테스트 데이터로는 정상파일 360개 악성파일 610개를 사용하였으며 Feature set을 사용하여 random forest, decision tree, bagging, adaboost 등 4가지 머신러닝 알고리즘을 대상으로 성능을 비교하였고, bagging 알고리즘에서 약 0.98의 정확도를 보였다.
Distribution of malicious applications developed by attackers is increasing along with general normal applications due to the openness of the Android-based open market. Mechanism that allows more accurate ways to distinguish normal apps and malicious apps for common mobile devices should be developed in order to reduce the damage caused by the rampant malicious applications. This paper analysed the normal event pattern from the most highly used game apps in the Android open market to analyse the event pattern from normal apps and malicious apps of mobile devices that are based on the Android platform, and analysed the malicious event pattern from the malicious apps and the disguising malicious apps in the form of a game app among 1260 malware samples distributed by Android MalGenome Project. As described, experiment that extracts normal app and malicious app events was performed using Strace, the Linux-based system call extraction tool, targeting normal apps and malicious apps on Android-based mobile devices. Relevance analysis for each event set was performed on collected events that occurred when normal apps and malicious apps were running. This paper successfully extracted event similarity through this process of analyzing the event occurrence characteristics, pattern and distribution on each set of normal apps and malicious apps, and lastly suggested a mechanism that determines whether any given app is malicious.
Park, Changwook;Chung, Hyunji;Seo, Kwangseok;Lee, Sangjin
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.22
no.6
/
pp.1325-1336
/
2012
In the past about 10 different kinds of malicious code were found in one day on the average. However, the number of malicious codes that are found has rapidly increased reachingover 55,000 during the last 10 year. A large number of malicious codes, however, are not new kinds of malicious codes but most of them are new variants of the existing malicious codes as same functions are newly added into the existing malicious codes, or the existing malicious codes are modified to evade anti-virus detection. To deal with a lot of malicious codes including new malicious codes and variants of the existing malicious codes, we need to compare the malicious codes in the past and the similarity and classify the new malicious codes and the variants of the existing malicious codes. A former calculation method of the similarity on the existing malicious codes compare external factors of IPs, URLs, API, Strings, etc or source code levels. The former calculation method of the similarity takes time due to the number of malicious codes and comparable factors on the increase, and it leads to employing fuzzy hashing to reduce the amount of calculation. The existing fuzzy hashing, however, has some limitations, and it causes come problems to the former calculation of the similarity. Therefore, this research paper has suggested a new comparison method for malicious codes to improve performance of the calculation of the similarity using fuzzy hashing and also a classification method employing the new comparison method.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.30
no.4
/
pp.593-603
/
2020
The advent of malicious code has increased exponentially due to the spread of malicious code generation tools in accordance with the development of the network, but there is a limit to the response through existing malicious code detection methods. According to this situation, a machine learning-based malicious code detection method is evolving, and in this paper, the feature of data is extracted from the PE header for machine-learning-based malicious code detection, and then it is used to automate the malware through autoencoder. Research on how to extract the indicated features and feature importance. In this paper, 549 features composed of information such as DLL/API that can be identified from PE files that are commonly used in malware analysis are extracted, and autoencoder is used through the extracted features to improve the performance of malware detection in machine learning. It was proved to be successful in providing excellent accuracy and reducing the processing time by 2 times by effectively extracting the features of the data by compressively storing the data. The test results have been shown to be useful for classifying malware groups, and in the future, a classifier such as SVM will be introduced to continue research for more accurate malware detection.
While there is a great demand for malware classification to reduce the time required in malware analysis and find a new type of malware, various similarity measurement methods of malware to classify a lot of malwares have been proposed. But, the existing methods to measure similarity just represented the classification results by them and have not carried out performance comparison with other methods. This is because an evaluation model to compare the performance of similarity measurement methods is non-existent. In this paper, we propose a new performance evaluation model on similarity measurement methods of malware by using two indicators: success rate and degree of confidence. In addition, we compare and evaluate the performance of existing similarity measurement methods by using these two indicators.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.17
no.3
/
pp.77-83
/
2012
As web pages provide various services, the distribution of malware via the web pages is being also increased. Malware can make personal information leak, system mal-function and system be zombie. To protect this damages, we should block the malicious web pages. Because the malicious codes embedded in web pages are obfuscated or transformed, it is difficult to detect them using signature-based approaches which are used by current anti-virus software. To overcome this problem, we extracted features to classify malicious web pages and benign ones by analyzing web pages. And we propose a classification method using SVM which is widely used in machine learning. Experimental results show that the proposed method is better than other methods. The proposed method could classify malicious web pages correctly and be helpful to block the distribution of malicious codes.
Yoo, Jeong Do;Kim, Taekyu;Kim, In-sung;Kim, Huy Kang
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.29
no.2
/
pp.347-363
/
2019
Malware has its own unique behavior characteristics, like DNA for living things. To respond APT (Advanced Persistent Threat) attacks in advance, it needs to extract behavioral characteristics from malware. To this end, it needs to do classification for each malware based on its behavioral similarity. In this paper, various similarity of Windows malware is estimated; and based on these similarity values, malware's family is predicted. The similarity measures used in this paper are as follows: 'TF-IDF cosine similarity', 'Nilsimsa similarity', 'malware function cosine similarity' and 'Jaccard similarity'. As a result, we find the prediction rate for each similarity measure is widely different. Although, there is no similarity measure which can be applied to malware classification with high accuracy, this result can be helpful to select a similarity measure to classify specific malware family.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.29
no.3
/
pp.519-529
/
2019
Nowadays, intelligent Android malware applies anti-analysis techniques to hide malicious behaviors and make it difficult for anti-virus vendors to detect its presence. Malware can use background components to hide harmful operations, use activity-alias to get around with automation script, or wipe the logcat to avoid forensics. During our study, several static analysis tools can not extract these hidden components like main activity, and dynamic analysis tools also have problem with code coverage due to partial execution of android malware. In this paper, we design and implement a system to analyze intelligent malware that uses anti-analysis techniques to improve detection rate of evasive malware. It extracts the hidden components of malware, runs background components like service, and generates all the intent events defined in the app. We also implemented a real-time logging system that uses modified logcat to block deleting logs from malware. As a result, we improve detection rate from 70.9% to 89.6% comparing other container based dynamic analysis platform with proposed system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.26
no.6
/
pp.907-913
/
2022
Approximately 70% of smartphone users around the world use Android operating system-based smartphones, and malicious apps targeting these Android platforms are constantly increasing. Google has provided "Google Play Protect" to respond to the increasing number of Android targeted malware, preventing malicious apps from being installed on smartphones, but many malicious apps are still normal. It threatens the smartphones of ordinary users registered in the Google Play store by disguising themselves as apps. However, most people rely on antivirus programs to detect malicious apps because the average user needs a great deal of expertise to check for malicious apps. Therefore, in this paper, we propose a method to classify unnecessary malicious permissions of apps by using only the categories and permissions that can be easily confirmed by the app, and to easily detect malicious apps through the classified permissions. The proposed method is compared and analyzed from the viewpoint of undiscovered rate and false positives with the "commercial malicious application detection program", and the performance level is presented.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
/
v.11
no.7
/
pp.225-232
/
2022
Recent development in information and communication technology has been beneficial to many, but at the same time, malicious attack attempts are also increasing through vulnerabilities in new programs. Among malicious attacks, malware operate in various ways and is distributed to people in new ways every time, and to solve this malware, it is necessary to quickly analyze and provide defense techniques. If new malware can be classified into the same type of malware, malware has similar behavioral characteristics, so they can provide defense techniques for new malware using analyzed malware. Therefore, there is a need for a solution to this because the method of accurately and quickly classifying malware and the number of data may not be uniform for each family of analyzed malware. This paper proposes a system that combines image preprocessing and ensemble techniques to increase accuracy in imbalanced data.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.