• Title/Summary/Keyword: 악성 파일

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Malicious Script Detection By Static Analysis (정적 분석 기법을 이용한 악성 스크립트 탐지)

  • 배병우;이성욱;조은선;홍만표
    • Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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    • 2001.11a
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    • pp.91-95
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    • 2001
  • 본 논문은 현재 컴퓨터 사용자들에게 많은 피해를 입히고 있는 악성 스크립트 코드에 대한 탐지기법을 제시하고자 한다. 스크립트 언어는 타 언어에 비해서 단순하며, 상위 수준의 언어로 작성된 소스를 직접 분석가능하기 때문에 기존의 이진 파일 형태의 바이러스 비해 정적 분석 기법 적용이 용이하다. 제안하는 탐지 기법은 기존의 스코어링 방식을 기반으로 한 패턴 매칭과는 달리 스크립트가 수행하는 악성 행위의 분석을 통해 행위 패턴을 생성하고, 이 패턴들을 정적 분석 기법을 통해 패턴간의 관계 분석을 통해 보다 확실한 악성 행위를 탐지하여 스크립트에 포함된 악성행위들을 보고한다. 기존 대부분의 바이러스 탐지 도구들은 이미 알려진 바이러스들만을 탐지 할 수 있다. 정적 분석 기법을 이용한 악성 스크립트 탐지 방법은 악성 행위 별 패턴 존재 여부를 판단하므로 이미 알려진 바이러스는 물론 알려지지 않은 바이러스를 탐지 할 수 있는 방안을 제시한다.

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Image-based malware classification system using image preprocessing and ensemble techniques (이미지 전처리와 앙상블 기법을 이용한 이미지 기반 악성코드 분류 시스템)

  • Kim, Hae-Soo;Kim, Mi-hui
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.715-718
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    • 2021
  • 정보통신 기술이 발전함에 따라 악의적인 공격을 통해 보안문제를 발생시키고 있다. 또한 새로운 악성코드가 유포되어 기존의 시그니처 비교방식은 새롭게 발생하는 악성코드를 빠르게 분석 할 수 없다. 새로운 악성코드를 빠르게 분석하고 방어기법을 제안하기 위해 악성코드의 패밀리를 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 악성코드의 바이너리 파일을 이용해 시각화하고 CNN모델을 통해 분류한다. 또한 정확도를 높이기 위해 LBP, HOG를 통해 악성코드 이미지에서 중요한 특성을 찾고 데이터 클래스 불균형에서 오는 문제를 앙상블 모델을 통해 해결하는 시스템을 제안한다.

Analysing and Neutralizing the Stuxnet's Stealthing Techniques (Stuxnet의 파일 은닉 기법 분석 및 무력화 방법 연구)

  • Lee, Kyung-Roul;Yim, Kang-Bin
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • v.14 no.6
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    • pp.838-844
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    • 2010
  • This paper introduces Stuxnet, a malicious ware that presently stimulates severity of the cyber warfare worldwide, analyses how it propagates and what it affects if infected and proposes a process to cure infected systems according to its organization. Malicious wares such as Stuxnet secretes themselves within the system during propagation and it is required to analyze file hiding techniques they use to detect and remove them. According to the result of the analysis in this paper, Stuxnet uses the library hooking technique and the file system filter driver technique on both user level and kernel level, respectively, to hide its files. Therefore, this paper shows the results of the Stuxnet's file hiding approach and proposes an idea for countermeasure to neutralize it. A pilot implementation of the idea afterward shows that the stealthing techniques of Stuxnet are removed by the implementation.

Validation Plan of Android applications (안드로이드 어플리케이션의 진본 검증 방안)

  • Han, Kyu-cheon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.04a
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    • pp.415-417
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    • 2015
  • 스마트폰이 출시된 이후 지금까지 개발된 안드로이드 앱은 초기 앱 자체의 문제가 있었으나 스마트폰 시장이 점차 확대 되면서 개발된 안드로이드 앱의 보안 취약점과 악성코드가 삽입된 어플리케이션의 .apk 파일 배포로 인해 무결성이 지켜지지 못하고 보안 문제가 끊임없이 발생하며 안드로이드폰에 설치된 앱의 위 변조로 악성코드가 삽입된 APK 파일을 이용해 설치하였을 경우 소스코드의 부정 사용과 개인정보유출 등 2 차로 금융사기 유도, 소액결재 등 사회적인 문제가 되고 있다. 본 논문은 위 변조된 안드로이드 어플리케이션의 진본 여부를 확인하 위해 방안을 제안하며 악의적인 목적으로 만들어진 위 변조된 안드로이드 어플리케이션 apk 파일을 이용한 설치로 부정 사용되는 안드로이드 어플리케이션의 진본 설치 여부를 진단할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.

A Malicious Process Control System for Protecting Servers from Internet Worm Attacks (인터넷 웜 공격으로부터 서버를 보호하기 위한 악성 프로세스 제어 시스템)

  • Kim, Ik-Su
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.35 no.3B
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    • pp.431-439
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    • 2010
  • The security systems using signatures cannot protect servers from new types of Internet worms. To protect servers from Internet worms, this paper proposes a system removing malicious processes and executable files without using signatures. The proposed system consists of control servers which offer the same services as those on protected servers, and agents which are installed on the protected servers. When a control server detects multicasting attacks of Internet worm, it sends information about the attacks to an agent. The agent kills malicious processes and removes executable files with this information. Because the proposed system do not use signatures, it can respond to new types of Internet worms effectively. When the proposed system is integrated with legacy security systems, the security of the protected server will be further enhanced.

A Study on Tainting Technique for leaking official certificates Malicious App Detection in Android (공인인증서 유출형 안드로이드 악성앱 탐지를 위한 Tainting 기법 활용 연구)

  • Yoon, Hanj Jae;Lee, Man Hee
    • Convergence Security Journal
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    • v.18 no.3
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    • pp.27-35
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    • 2018
  • The certificate is electronic information issued by an accredited certification body to certify an individual or to prevent forgery and alteration between communications. Certified certificates are stored in PCs and smart phones in the form of encrypted files and are used to prove individuals when using Internet banking and smart banking services. Among the rapidly growing Android-based malicious applications are malicious apps that leak personal information, especially certificates that exist in the form of files. This paper proposes a method for judging whether malicious codes leak certificates by using DroidBox, an Android-based dynamic analysis tool.

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랜섬웨어의 파일 암호화 키 관리 방법 분류와 그에 따른 분석 대상 식별

  • Park, Myungseo
    • Review of KIISC
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    • v.32 no.3
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    • pp.5-10
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    • 2022
  • 랜섬웨어는 시스템을 잠그거나 데이터를 암호화해서 사용할 수 없도록 한 뒤 피해자에게 대가로 금전을 요구하는 악성 프로그램이다. 랜섬웨어는 암호학적으로 안전하다고 알려진 암호 알고리즘들을 이용하여 파일을 암호화 하기 때문에 암호 알고리즘 분석만으로는 감염된 파일을 복구할 수 없다. 따라서, 감염된 파일의 복구를 위해서는 암호 알고리즘 안전성 측면이 아닌 별도의 방법을 마련할 필요가 있다. 랜섬웨어는 파일 암호화 키를 이용하여 대상 파일들을 암호화하기 때문에 이를 복구할 수 있다면, 감염된 파일 복구가 가능하다. 하지만, 랜섬웨어들은 각각 다른 방법으로 파일 암호화키를 관리하기 때문에 일반적인 파일 암호화키 관리 방법을 미리 숙지하지 못한다면 파일 암호화키 복구를 위한 역공 학분석 시 비효율이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 랜섬웨어가 파일 암호화키를 암호화하는 방식에 따라 세 가지로 분류하여 설명한다. 또한, 향후 랜섬웨어 분석가가 효율적인 분석을 할 수 있도록 각 관리 방법에 따라 파일 암호화키 복구를 위한 분석 대상을 식별하였다.

Visualized Malware Classification Based-on Convolutional Neural Network (Convolutional Neural Network 기반의 악성코드 이미지화를 통한 패밀리 분류)

  • Seok, Seonhee;Kim, Howon
    • Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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    • v.26 no.1
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    • pp.197-208
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    • 2016
  • In this paper, we propose a method based on a convolutional neural network which is one of the deep neural network. So, we convert a malware code to malware image and train the convolutional neural network. In experiment with classify 9-families, the proposed method records a 96.2%, 98.7% of top-1, 2 error rate. And our model can classify 27 families with 82.9%, 89% of top-1,2 error rate.

스피어 피싱 대응을 위한 엔드포인트 에이전트 시스템 모델에 관한 연구

  • Kim, Chang-Hong;Kim, Sang-Pil;Kim, Jong-Bae
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2015.05a
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    • pp.712-714
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    • 2015
  • 기존의 정보보호시스템들은 이미 확보된 시그니처 또는 이전에 분석된 정보를 기반으로 악성코드에 대응하고 있기 때문에, 시그니처가 알려지지 않은 악성코드 또는 변형된 악성코드의 경우, 탐지 및 식별에 한계를 지니고 있다. 본 연구는 이와 같은 문제를 해결하기 위해, 무결성을 검증하는 화이트리스트 기반의 응용프로그램 실행제어, 매체제어, 레지스트리 보호, 중요 파일 변경 방지, 프로세스 접근 역접속 IP/포트 통제 등의 기술을 복합적으로 적용하여, 악성코드의 침입뿐만 아니라 운영체제 및 응용프로그램 취약점을 기반으로 한 익스플로잇 공격으로부터 단말 PC를 더욱 확실하게 보호할 수 있도록 한 엔드포인트 응용프로그램 실행 통제 방안을 제시하였다. 본 연구의 결과는 프로토타입 형태로 개발하여 실 환경에서 통합테스트를 하여 공공기관, 금융기관, 통신사 등 실제 환경에 적합한 기술 및 기능임을 확인하였다. 본 연구를 통해, 실행 전 응용프로그램 무결성 검증과 실행 후 응용프로그램 실행 흐름 통제를 복합적으로 사용하여 알려진 악성코드 시그니처 정보에 의존한 기존 정보 보호 시스템과는 달리 알려지지 않은 악성코드까지 원천적으로 차단할 수 있을 것으로 기대된다.

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클라우드 컴퓨팅 기반의 악성코드 대응 방법 및 사례

  • Kim, Jeong;Hwang, Yong-Seok;Kim, Sung-Hyun;Cho, Si-Haeng
    • Review of KIISC
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    • v.20 no.2
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    • pp.51-55
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    • 2010
  • 오늘날 안티바이러스 분야는 다양한 도전에 직면해 있다. 악성코드의 수 자체가 급격히 증가하고 있고, 첨단 기술로 무장하여 루트킷 등으로 자신을 은폐하기도 하며, 널리 사용되는 애플리케이션의 취약점을 이용하여 칩입하고, 보안 프로그램의 동작을 방해하기 까지 한다. 이런 상황에서 클라우드 컴퓨팅은 악성코드에 대응함에 있어 새로운 패러다임을 가져왔다. 그 결과 폭발적으로 증가하는 악성코드의 수에 효과적으로 대응할 수 있게 되었다. 뿐만 아니라 샘플과 위협 정보 수집 방식의 변화와 악성코드 분석 방식의 변혁이 이루어졌다. 이를 기반으로 의심 파일의 신고와 수집을 자동화하고 다각도로 분석하여 위협에 대응하는 것이 실시간으로 이루어 질 수 있게 되었다. 본 논문에서는 안철수연구소의 클라우드 기반 보안 서비스인 AhnLab Smart Defense(이하 ASD)의 사례를 통하여 클라우드 컴퓨팅 기반의 악성코드 대응 방법을 살펴본다.