• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.6
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• pp.1067-1076
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• 2023

Recently, as variant malware has increased, the scale of cyber hacking incidents is expanding. To respond to intelligent cyberhacking attack, machine learning-based research is actively underway to effectively classify malware families. However, existing classification models have problems where performance deteriorates when the dataset is obfuscated or sparse. In this paper, we propose a hybrid dataset that combines features extracted from ASM files and BYTES files, and evaluate classification performance using FNN. As a result of the experiment, the proposed method showed performance improvement of about 4% compared to a single dataset, and in particular, performance improvement of about 30% for rare families.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.254-255
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• 2016

최근 IT 기술이 눈에 띄게 발전해 가고 있는 가운데 그 중에서도 사물인터넷 또한 많은 발전을 해오고 있다. 그러나 사물인터넷은 보안에 매우 취약한 단점이 있다. 그 중에서도 요즈음 사물인터넷을 대상으로 한 랜섬웨어 공격이 기승을 부린다고 전해진다. 그 중 웹에 접속하여 파일을 다운받는 경로가 가장 많이 감염되는 경우이다. 이처럼 사용자가 원치 않게 악성코드가 다운되는 경우가 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 경우를 고려하여 IoT 기기를 통해 파일을 다운 받거나 위험성이 있는 사이트에 방문 시 빅데이터를 사용하여 데이터를 먼저 분석하여 위험성 있는 구문을 삭제하거나 차단하여 안전한 데이터들만 사용자에게 전송하는 프로그램을 만들어 사용자의 디바이스를 보호하는 방향을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.1442-1445
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• 2009

기존의 디지털 포렌식 기술은 하드 디스크 등에서 증거 자료를 수집하는 기술을 연구해 왔다. 하지만 최근 루트킷 등 악성 프로그램의 은닉 기술 발달로 디스크 악성 프로그램의 흔적이 남지 않게 되었고, 디스크 용량의 기하급수적인 증가로 필요한 증거 자료를 찾기 위해 디스크를 탐색하는 시간이 증가하였다. 메모리 포렌식 기술은 기존의 디지털 포렌식의 단점을 보완하는 새로운 연구분야로, 동작 중인 시스템에서 메모리 내부의 정보를 수집하고 분석하는 데 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 메모리 포렌식 기법으로 수집할 수 있는 자료인 파일 정보를 동작 중인 메모리에서 수집하고 분석하는 방법에 대해 알아본다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.369-370
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• 2014

본 논문에서는 안드로이드 환경에서 클래스 반사(Reflection)과 예외처리를 이용하여 안드로이드 보호 시스템을 우회하여 임의의 코드를 수행할 수 있는 방법을 제시한다. 일반적인 자바 환경과는 달리 안드로이드 환경에서는 보안 강화를 위해 APK 파일 내 루트 디렉토리의 클래스 파일만을 반사를 통해 동적 로딩이 가능하다. 하지만, 본 논문에서는 클래스 반사와 예외 처리를 이용하여 임의의 디렉토리 내 파일을 로딩 및 동적 실행할 수 있는 방법을 보이며 이 방법은 저자가 알기로는 기존에 알려지지 않은 방법이다. 이를 기반으로, 본 논문에서는 AES 암호와 동적 로딩을 이용하여, 모바일 어플리케이션의 내부 코드를 은폐하는 기법을 제안한다. 제안기법을 활용 시, 첫째 공격자의 입장에서는 내부 코드를 은폐하여 백신을 우회하는 악성코드 제작이 가능하고, 둘째, 프로그램 제작자의 입장에서는 핵심 알고리즘을 은폐하여 저작권을 보호하는 코드 제작이 가능하다. 안드로이드 버전 4.4.2(Kitkat)에서 프로토타입을 구현하여 제안 기법의 실효성을 보였다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.35 no.2
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• pp.48-54
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• 2017

• Review of KIISC
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• v.26 no.5
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• pp.32-36
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• 2016

저장장치 파괴가 피해 효과를 가장 극명하게 보여줄 수 있다는 점 때문에 최근 침해사고에서 자주 사용된다. 저장장치 파괴는 공격 목적을 모두 달성한 후 마지막 수단으로 사용되기도 하지만 공격의 목적 자체인 경우도 종종 있다. 침해사고에서는 주로 저장장치 전체를 파괴하기 보다는 짧은 시간에 파괴 효과를 극대화할 수 있도록 파일시스템의 주요 데이터 구조를 파괴한다. 본 논문에서는 윈도우 운영체제 환경을 대상으로 악성코드에 의해 파괴된 저장장치 유형을 소개하고 복구 방안을 기술한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.431-434
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• 2020

본 논문에서는 악성코드탐지 기법으로 n-grams를 사용한 특징 추출을 통해 이미지 인식 분야에서 널리 쓰이는 Convolutional Neural Network로 학습하는 프레임워크를 제안한다. 윈도우즈 실행 파일의 PE 포맷에서 특징을 추출하여 6-grams 확률을 구하고 grayscale 을 통해 이미지로 변환한다. 이것을 기존에 연구된 탐지방법과 비교하여 우수함을 보인다. 학습에 사용된 데이터는 총 55,000개로 5-folds 교차검증을 하였으며 예측 정확도는 98.87%였다.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.19C no.3
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• pp.185-190
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• 2012

The recent trends in malwares show the most widely used for the distribution of malwares that the targeted computer is infected while the user is accessing to the website, without being aware of the fact that, in which the harmful codes are concealed. In this thesis, we propose a new malicious web page detection system based on a real time analysis of normal/abnormal behaviors in client-side. By means of this new approach, it is not only the limitation of conventional methods can be overcome, but also the risk of infection from malwares is mitigated.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.29 no.6
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• pp.663-673
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• 2002

Server-side anti-viruses are useful to protect their domains, because they can detect malicious codes at the gateway of their domains. In prevailing local network, all clients cannot be perfectly controlled by domain administrators, so server-side inspection, for example in e-mail server, is used as an efficient technique of detecting mobile malicious codes. However, current server-side anti-virus systems perform only signature-based detection for known malicious codes, simple filtering, and file name modification. One of the main reasons that they don't have detection features, for unknown malicious codes, is that activity monitoring technique is unavailable for server machines. In this paper, we propose a detection technique that is executed at the server, but it can monitor activities at the clients without any anti-virus features. we describe its implementation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.133-134
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• 2018

모바일 기기를 이용하는 인터넷 서비스가 증가하고 있다. 반면 응용소프트웨어의 보안 허점을 노린 바이러스, 웜, 악성코드는 나날이 증가하여 개인은 물론 기업, 국가차원의 대책이 요구되고 있다. 악성코드는 악의적인 목적을 위해 작성된 코드를 통칭하며 시스템 성능저하, 개인정보 유출, 파일 감염 및 손상을 입힌다. 본 논문에서는 모바일 기기의 악성코드 종류, 증상, 감염경로를 알아보고, 보안 취약성에 대한 학부생의 인식도를 조사하여 예방하는데 그 목적을 둔다. 이러한 인식도 조사를 통해 모바일 악성코드에 대한 학부생의 인식을 향상시키고, 기초 예방만으로도 쉽게 감염률을 낮출 수 있도록 백신을 설치하고 수시로 업데이트하여 이용자들에게 악성코드 감염 증상과 사례의 심각함을 알려줌으로써 예방 인식도를 함양 시킬 수 있다.