웹 페이지에서 다양한 서비스를 제공하면서 악성코드가 웹 페이지를 통해 배포되는 것도 늘어났다. 악성코드는 개인정보 유출, 시스템의 성능저하, 시스템의 좀비 피씨화 등의 피해를 입힌다. 이런 피해를 막으려면 악성코드가 있는 웹 페이지의 접근을 막아야 한다. 그런데 웹 페이지에 있는 악성코드는 난독화나 변형기법으로 위장하고 있어 기존 안티바이러스 소프트웨어가 사용하는 시그니처 방식의 접근법으로 찾아내기 어렵다. 이를 해결하기 위하여, 웹 페이지를 분석하여 악성 웹 페이지와 양성 웹 페이지를 구별하기 위한 특징을 추출하고, 기계 학습법으로 널리 사용되는 SVM을 통하여 악성 웹 페이지를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법이 우수함을 실험을 통하여 보인다. 제안한 방법으로 악성 웹 페이지를 정확히 분류하면 웹 페이지를 통한악성코드의 배포를 막는데 이바지할 것이다.
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.
최근 웹페이지를 통해 악성코드를 유포하는 공격 방법이 이용되면서, 인터넷을 이용하는 사용자들이 웹페이지에 접속하는 것만으로 악성코드에 감염되는 위험에 노출되어 있다. 특히 웹페이지를 통한 악성코드 유포 방법은 사용자가 인지하지 못하는 사이 악성코드를 다운로드하고 실행하게 된다. 본 논문에서는 기존의 분석서버를 이용한 탐지 방법의 한계점을 보완하기 위해, 사용자 영역에서의 실시간 행위 분석을 방법을 사용하여 정상적인 실행 흐름을 벗어난 비정상 다운로드 파일의 실행을 탐지하고 차단하는 시스템을 제안한다.
최근 웹 사이트를 통해 유포되는 웹 기반 악성코드가 심각한 보안이슈로 대두되고 있다. 기존 웹 페이지 크롤링(Crawling) 기반의 중앙 집중식 탐지기법은, 크롤링 수준을 웹 사이트의 하위링크까지 낮출 경우 탐지에 소요되는 비용(시간, 시스템)이 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 웹 브라우저 이용자가 악성코드 은닉 스크립트가 포함된 웹 페이지에 접속할 경우 이를 동적으로 탐지하여 안전하게 브라우징 해줌으로써, 감염 피해를 예방할 수 있는 웹 브라우저 기반의 탐지도구들 제시하고, 이 도구를 적용한 분산된 웹 브라우저 이용자가 모두 악성코드 은닉 웹 페이지 탐지에 참여하고, 탐지결과를 피드백 함으로써, 웹 사이트의 하부 링크까지 분산적, 동적으로 탐지하고 대응할 수 있는 모델을 제안한다.
최근의 웹은 구현 방법과 이용 패턴이 변화되면서 서로 연결되고 융합되는 형태로 변화하였다. 서비스가 진화되고 사용자 경험이 향상되었으나 다양한 출처의 검증되지 않은 웹자원들이 서로 결합되어 보안 위협이 가중되었다. 이에 웹 확장의 역기능을 억제하고 안전한 웹서비스를 제공하기 위해 확장된 대상에 대한 안전성 진단이 필요하다. 본 논문에서는 웹사이트의 안전한 운영을 위해 안전진단을 외부 링크까지 확장하여, 진단 대상을 선별하고 지속적으로 진단하여 악성페이지를 탐지하고 웹사이트의 안전성을 확보하기 위한 스케줄링 방안을 제안한다. 진단 대상의 접속 인기도, 악성사이트 의심도, 검사 노후도 등의 특징을 추출하고 이를 통해 진단 순서를 도출하여 순서에 따라 웹페이지를 수집하여 진단한다. 실험을 통해 순차적으로 반복 진단하는 것보다 순위에 따라 진단 주기를 조정하는 것이 중요도에 따라 악성페이지 탐지에 효과적임을 확인하였다.
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.
기존의 HTML의 경우 미디어 재생, 3D 그래픽 처리, 웹 소켓 통신 등을 위해서는 Silverlight나 Active-X와 같은 비 표준 플러그인을 설치해야만 구현할 수 있었다. 하지만, 차세대 웹 표준인 HTML5에서는 별도의 플러그인 설치 없이 자바스크립트의 신규 기능만으로 미디어 재생 등과 같은 동적인 기능을 구현할 수 있다. 이처럼 HTML5에서 자바스크립트 기능이 강화됨에 따라 이를 악용한 신종 사이버 공격의 위협이 증가 하고 있다. 기존의 악성 코드 공격과는 달리 사용자 단말에 어떠한 감염도 없이, 악성 스크립트를 삽입한 웹 페이지 접속만으로 악성 행위를 유발하기 때문에 기존의 보안기술로는 탐지에 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 로컬 프록시를 활용하여, 사용자 단말에서 송/수신되는 HTTP 트래픽을 수집하고, 이를 분석하여, 악성 자바스크립트를 탐지 및 차단하고, 나아가서 난독화 된 악성 자바스크립트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다.
Drive-by download와 같은 클라이언트 측 공격은, 악의적인 서버와 상호작용하거나 악의적인 데이터를 처리하는 클라이언트 애플리케이션의 취약점을 대상으로 이루어진다. 전형적인 공격은 특정 브라우저 취약점을 악용하는 악성 웹 페이지와 관련된 웰 기반 공격으로, 클라이언트 시스템에 멀웨어를 실행하거나 클라이언트의 제어를 악의적인 서버에게 완전히 넘겨주기도 한다. 이러한 공격을 방어하기 위해, 본 논문에서는 Capture-HPC를 이용하여 가상 머신에서 실행기반으로 악성 웹 페이지를 탐지하는 고 상호작용(high interaction) 클라이언트 허니팟을 구축하였다. 이 실행기반 탐지 시스템을 이용하여 악성 웰 페이지를 탐지하고 분류하였다. 또한 가상머신의 이미지 개수 및 한 가상머신에서 동시 수행하는 브라우저 수에 따른 시스템 성능을 분석하였다. 실험 결과, 가상머신의 이미지 수는 하나이고 동시 수행하는 브라우저의 수가 50개일 때 시스템이 적은 리버팅 오버헤드를 유발하여 더 나은 성능을 보였다.
온라인 피싱과 같은 경제적 목적의 정보 수집 행위들이 급격히 증가하고 있는 가운데, 위험 사이트 정보를 관리하는 블랙리스트 기반의 대응과 신뢰할 수 있는 사이트를 기반으로 하는 화이트 리스트 접근 방법이 활용되고 있다. 그러나 블랙리스트 기반 방법은 피싱 사이트의 유효시간을 볼 때 비현실적이며, 화이트 리스트 접근 방법은 인증된 사이트 내에 존재하는 악성 웹 페이지나 악성 사이트로 유도되는 피싱 메일에는 대응하기 어렵다. 이 논문에서는 화이트 리스트 접근 방법을 보완하기 위해 사용자 웹 페이지의 위험도를 정량화 할 수 있는 웹 페이지 위험도 산정 기법을 제안한다.
무작위 SQL 삽입 공격 등을 통해 웹서버 해킹 사례가 꾸준히 증가하고 있으며, 대부분의 해킹된 웹서버는 난독화된 자바 스크립트 코드가 웹페이지에 삽입되어 악성코드 경유/유포지로 악용되고 있다. 본 논문에서는 난독화된 자바 스크립트 복원 및 취약한 ActiveX 생성에 사용되는 주요 함수에 대해 후킹 기술을 적용한 브라우저를 이용해서 난독화된 스크립트를 자동으로 해독하고, 악성코드 경유/유포지로 악용되는 웹 서버를 탐지할 수 있는 기술을 제안한다. 또한 제안 기술을 프로토타입 시스템으로 구현하고, 악성 URL 공유 사이트를 통해 수집한 난독화된 자바 스크립트 샘플 분석을 통해 제안한 기술이 높은 악성코드 경유/유포지 탐지율을 보이는 것을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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