• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.879-882
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• 2011

최근 변종 악성코드가 크게 증가하고 하나 이상의 악성코드로 이루어진 그룹 형태의 악성코드들이 빠르게 유포되고 있다. 이러한 그룹 형태의 악성코드와 변종 악성코드에 대한 효과적인 대응을 위해서는 악성코드 그룹 및 변종을 관리하고 안티바이러스 업체와 정보를 공유할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 대용량 악성코드 분석 정보로부터 악성코드 그룹 및 변종 정보를 효율적으로 관리하고 공유하는 시스템을 제안하다. 악성코드 그룹 정보는 악성코드 행위를 기반으로 연계된 악성코드 정보들로 생성되고, 악성코드 변종 정보는 CFG 분석을 통한 악성코드간 유사도 정보로 생성된다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 악성코드 그룹 및 변종 정보를 쉽게 검색하고 공유할 수 있기 때문에 다양한 악성코드 대응 시스템과 쉽게 연계될 수 있는 장점을 가지고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.222-223
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• 2020

최근 악성코드로 인한 피해가 증가하고 있다. 악성코드는 악성코드가 속한 종류에 따라서 대응하는 방법도 다르기 때문에 악성코드를 종류별로 분류하는 연구도 중요하다. 기존에는 악성코드 시각화 과정을 통해서 생성된 악성코드의 글로벌 이미지를 사용해 악성코드를 각 종류별로 분류한다. 글로벌 이미지를 악성코드로부터 추출한 바이너리 정보를 사용해서 생성한다. 하지만, 글로벌 이미지만을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류하는 경우 악성코드의 종류별로 중요한 특징을 고려하기 않기 때문에 분류 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 악성코드의 글로벌 이미지에 악성코드의 종류별 특징을 나타내기 위한 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용한 악성코드 분류 방법을 제안한다. 첫 번째, 악성 코드로부터 바이너리를 추출하고 추출된 바이너리를 사용해서 글로벌 이미지를 생성한다. 두 번째, 악성 코드로부터 로컬 특징을 추출하고 악성코드의 종류별 핵심 로컬 특징을 단어-역문서 빈도(Term Frequency Inverse Document Frequency, TFIDF) 알고리즘을 사용해 선택한다. 세 번째, 생성된 글로벌 이미지에 악성코드의 패밀리별 핵심 특징을 픽셀화해서 적용한다. 네 번째, 생성된 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용해서 컨볼루션 모델을 학습하고, 학습된 컨볼루션 모델을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.376-379
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• 2017

전 세계적으로 악성코드는 하루 100만개 이상이 새롭게 발견되고 있으며, 악성코드 발생량은 해마다 증가하고 있는 추세이다. 공격자는 보안장비에서 악성코드가 탐지되는 것을 우회하기 위해 기존 악성코드를 변형한 변종 악성코드를 주로 이용한다. 변종 악성코드는 자동화된 제작도구나 기존 악성코드의 코드를 재사용하므로 비교적 손쉽게 생성될 수 있어 최근 악성코드 급증의 주요 원인으로 지목되고 있다. 본 논문에서는 대량으로 발생하는 악성코드의 효과적인 대응을 위한 행위기반 악성코드 프로파일링 시스템 프로토타입을 제안한다. 동일한 변종 악성코드들은 실제 행위가 유사한 특징을 고려하여 악성코드가 실행되는 과정에서 호출되는 API 시퀀스 정보를 이용하여 악성코드 간 유사도 분석을 수행하였다. 유사도 결과를 기반으로 대량의 악성코드를 자동으로 그룹분류 해주는 시스템 프로토타입을 구현하였다. 악성코드 그룹별로 멤버들 간의 유사도를 전수 비교하므로 그룹의 분류 정확도를 객관적으로 제시할 수 있다. 실제 유포된 악성코드를 대상으로 악성코드 그룹분류 기능과 정확도를 측정한 실험에서는 평균 92.76%의 분류 성능을 보였으며, 외부 전문가 의뢰에서도 84.13%로 비교적 높은 분류 정확도를 보였다.

• Review of KIISC
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• v.23 no.2
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• pp.14-20
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• 2013

2011년부터 모바일 악성코드가 급격하게 증가하는 상황 속에서 2012년 말부터는 국내(한국)의 특성에 맞춘 모바일 악성코드들이 끊임없이 발생되고 있고 실질적 피해 또한 계속 발생되고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 모바일 악성코드들의 진화 과정, 모바일 악성코드의 특징, 모바일 악성코드의 분류에 대해서 다루며 모바일 악성코드가 이용하는 기술적 전략과 행위 그리고 사회공학적 기법들을 다룬다. 또한 모바일 악성코드가 제작되어 지고 있는 목적이 무엇인지 실제 피해 사례 분석을 통해 알아보고 어떻게 모바일 악성코드를 진단할 것인지를 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.289-291
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• 2012

최근 신종/변종 악성코드 유포가 급증하고 있어 대량의 악성코드 수집/분석 및 경유/유포지 탐지를 위한 자동화 기술 연구가 활발하다. 대표적인 연구로서 웹과 SNS를 통해 유포되는 악성코드에 대한 자동수집 시스템, 대량의 악성코드에 대한 자동 동적/정적 분석 시스템, 시그니처 기반 악성코드 경유/유포지 탐지 시스템이 있다. 이들 연구에서 개발된 시스템들은 상호 독립적으로 관리가 가능하지만 악성코드에 대한 체계적이고 종합적인 분석 및 현황 파악을 위해서는 악성코드 정보를 통합 관리할 수 있는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 기존 연구에서 개발된 악성코드 자동 수집 시스템, 악성코드 자동 분석 시스템, 악성코드 경유/유포지 탐지 시스템에서 생성된 악성코드 정보를 통합 관리할 수 있는 악성코드 통합 관리 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.181-182
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• 2021

악성코드 분석방법의 발전에 따라 악성코드의 분석우회기법도 나날이 발전하여 대량의 악성코드분석이 다양한 이유로 수행되지 않고 있다. 대부분의 악성코드는 소스코드가 없는 바이너리로 동적 분석이 동작하지 않는 원인을 파악하기 어렵다. 동적 분석이 실행되지 않는 악성코드들은 입력 값에 따라 악성코드가 동작하거나, 특정 시간대를 일치하는 등 다양한 트리거가 존재한다. 본 논문에서는 트리거가 필요한 악성코드에 대해 바이너리 리프팅(lifting) 기술을 활용한 새로운 동적 분석방법을 제안한다. 바이너리 리프팅 기술은 소스코드가 없는 바이너리를 LLVM IR 로 변환시키는 기술로서 이를 활용해 입력 값 유무에 따른 악성코드를 판별하고자 한다. 전달인자를 사용하는 코드와 사용하지 않는 코드간 LLVM IR 을 비교분석하여 전달인자에 따른 악성코드 동작 여부를 판별해 대량의 악성코드 동적 분석시스템의 분석률을 높이는 방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.166-168
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• 2018

새롭게 변형되는 대규모 악성코드들을 신속하게 탐지하기 위하여 인공지능 딥러닝을 이용한 악성코드 탐지 기법을 제안한다. 대용량의 고차원 악성코드를 저차원의 이미지로 변환하고, 딥러닝 합성곱신경망(Convolution Neural Network)을 통해 이미지의 악성코드 패턴을 학습하고 분류하였다. 본 논문에서는 악성코드 분류 모델의 성능을 검증하기 위하여 악성코드 종류별 분류 실험과 악성코드와 정상코드 분류 실험을 실시하였고 각각 97.6%, 87%의 정확도로 악성코드를 구별해 내었다. 본 논문에서 제안한 악성코드 탐지 모델은 차원 축소를 통해 10,868개(200GB)의 대규모 데이터에 대하여 10분 이내의 학습시간이 소요되어 새로운 악성코드 학습 및 대용량 악성코드 탐지를 신속하게 처리 가능함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.872-875
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• 2011

악성코드 개체 수의 급격한 증가와 정형화되지 않은 악성코드 분류 기준 때문에 업체별, 연구기관별 악성코드 분류 방식이 서로 상이하다. 이 때문에 악성코드를 분석하는 분석가들은 모호한 악성코드 분류 방식 때문에 업무에 불필요한 시간이 소요되고 있다. 또한 안티 바이러스 제품을 사용하는 최종 사용자로 하여금 혼란을 유발하고, 악성코드에 대응하기 위해 진행되는 연구에서 악성코드에 대한 정확한 분류 지표가 없어, 연구에 혼선을 빚고 있다. 본 논문에서는 악성코드의 정확한 분류와 새로운 악성코드가 발견되고, 새로운 매체가 출현하여도 이에 유기적으로 대응할 수 있도록 악성코드의 목적행위에 따라서 총 7개 그룹으로 나누었다. 제안 분류 방식을 사용할 경우 분류된 악성코드에 대하여 보다 정확한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• Review of KIISC
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• v.24 no.1
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• pp.32-38
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• 2014

본 논문은 수년간 급격하게 증가되어 많은 피해를 초래하고 있는 악성코드를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 악성코드 제작자로부터 생산되고 인터넷에 유포되는 대부분의 악성코드는 처음 개발된 제로-데이 악성코드의 코드 일부를 그래도 재사용하는 경우가 많다. 이러한 특징에 의해 악성코드 변종들 사이에는 악의적 행위를 위해 사용되는 함수들 중 공통으로 포함되는 코드들이 존재하게 된다. 논문에 저자는 이점에 착안하여 코드 재사용 검사 여부를 통한 악성코드 변종 탐지 기법을 제안하고 있다. 그리고 변종 샘플을 이용한 변종 탐지의 가능성을 증명하는 실험과 실제 공통으로 존재하는 재사용 코드 일부(함수) 추출 정확성을 알아보는 실험을 수행하여 주장을 뒷받침한다.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.3
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• pp.289-295
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• 2016

Malware authors spread malware variants in order to evade detection. It's hard to detect malware variants using static analysis. Therefore dynamic analysis based on API call information is necessary. In this paper, we proposed a malware family recommendation method to assist malware analysts in classifying malware variants. Our proposed method extract API call information of malware families by dynamic analysis. Then the multiple sequence alignment technique was applied to the extracted API call information. A signature of each family was extracted from the alignment results. By the similarity of the extracted signatures, our proposed method recommends three family candidates for unknown malware. We also measured the accuracy of our proposed method in an experiment using real malware samples.