• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.93-103
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• 2019

최근 드라이브 바이 다운로드 공격 기반의 웹사이트를 통한 랜섬웨어 악성코드 유포로 인해 웹사이트 서비스 마비, 일반 이용자 PC 파일 손상 등의 피해가 발생하고 있다. 따라서 악성코드 경유지 및 유포지 사이트의 현황과 추이 파악을 통해 악성코드 유포의 공격 대상 웹사이트 업종, 유포 시간, 악용되는 어플리케이션 종류, 유포되는 악성 코드 유형에 대한 특성을 분석하는 것은 공격자의 공격활동을 예측하고 대응이 가능하다는 점에서 의미가 크다. 본 논문에서는 국내 343만개의 웹사이트를 대상으로 악성코드 유포여부를 점검하여 탐지된 악성코드 경유지 사이트, 익스플로잇 사이트, 악성코드 유포지 사이트별로 어떠한 특징들이 나타나는지를 도출하고, 이에 대한 대응방안을 고찰하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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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.

• 정보보호학회지
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• 제33권1호
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• pp.77-88
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• 2023

인터넷 사용매체 및 네트워크 접속방법이 다양해지면서 인터넷 사용량은 매우 빠르게 증가하고 있다. 이러한 인터넷은 현대사회에서 꼭 필요한 자원이지만 악성코드, 스팸, 개인정보 유출 등 이를 악용한 범죄도 증가하고 있다. 또한 전 세계적으로 유행중인 코로나로 인해 관련된 접종정보, 동선, 재난문자 등으로 위장한 피싱 공격도 증가하고 있다. 대다수의 공격자들은 사이버 범죄를 저지르기 위해 악성코드 유포사이트를 통해 악성코드를 유포한다. 이러한 범죄를 예방하기 위해선 악성코드 유포사이트에 대한 초기 대응이 필수이며, 사용자가 악성코드 유포사이트에 접근하기 전에 차단할 수 있는 실시간 탐지 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 탐지 기술 중 URLDeep, POSTER, Random-Forest, XGBoost와 같은 기계학습을 이용한 탐지 기술의 연구동향을 조사하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1425-1428
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• 2008

최근 웹사이트를 통해 악성 코드의 유포가 성행하면서 많은 웹 서비스 사용자들이 위험에 노출 되어 있다. 특히, 특정 웹페이지에 접속하는 것만으로도 사용자가 알지 못하는 사이에 악성 코드를 자동으로 다운로드 받도록 함으로써 그 위협은 더욱 커지고 있다. 본 논문에서는 이러한 악성 코드 유포 사이트를 탐지하기 위해 사용하였던 Website relationship graph, Parallel coordination, Amazon Web Service system을 차례로 소개하고, 각 기법의 장단점과 결과적으로 도출해낸 악성 코드 유포사이트들의 특징과 그것을 이용한 알려지지 않은 악성 코드 유포 사이트 탐지 기법을 제안한다.

• 정보와 통신
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• 제31권5호
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• pp.15-19
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• 2014

인터넷의 사용이 증가하며, 웹을 통한 악성코드유포가 주요 위협으로 등장하였다. 본고에서는 인터넷을 통한 악성코드 유포방법 중 가장 대표적 공격방법이 웹 기반 악성코드 유포공격의 특성을 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.90-92
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• 2017

소셜 네트워크의 인기와 모바일 네트워킹의 발전으로 인한 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기들 사이의 정보 유포의 기회를 가져왔다. 이에 따라 거대한 모바일 소셜 네트워크에서 정보 유포는 중요한 이슈이다. 많은 연구는 diffusion minimization 으로 다뤄져 왔으며 최소한의 시간에 적절한 k 유저로부터 정보를 최대한 유포하는 기법으로 영향력 최대화 문제와 유사한 연구이다. 우리는 모바일 소셜 네트워크 환경에서 이동 패턴과 정보유포와의 연관성을 연구한다. 실험은 기회적 네트워크 환경 시뮬레이터에서 GPS 이동 노드 추적 기반으로 연구 결과를 도출한다. 추가적으로 다양한 커뮤니케이션과 k 개수에서 우리의 연구가 기존 기법보다 정보유포를 더 효과적으로 하는 것을 설명한다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.89-105
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• 2017

모바일 디바이스의 무선 네트워크 통신 기술과 온라인 소셜 네트워크 발전으로 모바일 소셜 네트워크는 모바일 기기 사이에 마케팅 전략의 기회를 제공한다. 이에 따라 모바일 소셜 네트워크 상에서 정보 유포는 중요한 문제가 되었으며 여러 기법을 제안해왔다. 정보 유포 연구 정의는 메시지와 같은 정보를 가진 초기 노드로부터 최소한의 시간에 최대한 많은 유저에게 정보를 전달하는 기법이다. 본 논문에서 우리는 새로운 정보 유포 기법인 기계학습과 소셜 위치정보 기반의 Hotspot DBC를 제안한다. 위치기반 정보 유포 기법으로써 핫스팟 지역을 사용한다. 웜업 기간에 움직임 패턴을 활용하여 초기 영향력 있는 노드를 찾는다. 이후 전체 네트워크 지역을 고려하는 것이 아닌 특정 핫스팟 지역에서만 패턴을 추출하여 찾는다. 웜업 기간 끝나는 시점에서 각 노드는 움직임 패턴을 추출한다. 마지막으로 각 패턴에서 소셜 관계를 분석함으로써 영향력 있는 노드 k개가 선정된다. 우리는 기회적 네트워크 환경에서 GPS 위치 기록의 실제 모바일 노드의 움직임 데이터를 ONE 시뮬레이터 환경에서 실험하였다. 추가적으로 통신범위와 초기 정보 유포 k 노드 수를 다양하게 실험하여 기존 기법보다 더 나은 결과를 확인할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.57-69
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• 2020

인터넷 포털과 사회관계망 서비스(SNS) 등의 온라인 공간에서 사용자 간의 의견 공유가 활발해짐에 따라 이를 악용하여 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 유포되는 비정상 정보도 증가하고 있다. 특히 비정상 정보가 정치적인 목적으로 유포되면 선거 결과뿐 아니라 다양한 사회 정책과 시민 생활에도 영향을 미친다. 이러한 비정상 정보는 불특정 다수에 대한 유포에서 시작하였으며 이들의 특성을 분석하고 탐지하기 위한 기존 연구도 이러한 불특정 다수 대상 유포에 초점을 맞추었다. 하지만 최근에는 더욱 효과적으로 영향을 미치기 위해 공통 관심사를 가진 집단(예: 부동산에 관심 있는 사람들의 모임)을 대상으로 내용과 형식을 조정한 맞춤형 정보를 유포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 관심 집단을 대상으로 한 비정상 정보의 특성을 분석하고 이를 탐지하는 방법을 제시한다. 이를 위해 선거 전후에 10개의 공통 관심 집단에 게시된 의견을 수집하여 분석하였다. 그 결과, 각 집단에 맞춤화된 정보가 실제 유포되고 있으며 선거일이 가까워짐에 따라 점차 증가함을 보였다. 또한, 비정상 정보를 탐지하기 위한 시스템을 제안하였는데, 이 시스템은 개별 의견에서 보이는 특징뿐 아니라 의견 게시자의 전반적인 행위 및 게시자와 협력한 사용자의 특성을 종합적으로 분석한다. 제안한 시스템을 수집한 데이터에 적용한 결과 90% 이상의 정확도로 비정상 의견을 탐지하였으며 다수의 사용자가 조직적으로 비정상 의견을 유포한 정황을 발견하였다. 제안한 시스템으로 관심 집단에 게시된 의견을 주기적으로 검사한다면 비정상 정보의 유포를 더 빠르게 차단하고 영향을 줄일 수 있을 것이다. 또한, 탐지에 활용한 특징은 정치적인 목적 이외의 비정상 정보 판별에도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.178-179
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• 2023

이 논문은 OneNote 악성코드의 증가 추세와 그에 따른 Emotet 악성코드의 유포 방식 및 특징을 분석하고자 하는 목적으로 작성되었다. OneNote 는 페이지 내 어디든 자유롭게 콘텐츠를 삽입할 수 있는 특징 때문에 악성코드 유포에 적극적으로 이용되고 있다. 특히, Emotet 악성코드는 OneNote 파일을 이메일 첨부 파일로 유포하고, 문서 열람 시 클라우드 연결 버튼을 클릭하면 악성 스크립트 파일이 다운로드 되어 감염이 일어난다. 이러한 악성코드 유포 방식을 방지하기 위해서는 사용자 교육과 함께 보안 솔루션 강화가 필요하다는 결론을 내리고 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.75-83
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• 2021

IT 산업의 발달과 문화 활동의 증가로 저작물에 대한 수요가 증가하고 온라인 환경에서 쉽고 편리하게 이용할 수 있다. 이에 따른 저작물 복제 및 유통이 용이하여 저작권 침해가 심각하게 일어나고 있다. 일부 특수한 유형의 온라인 서비스 제공업체(OSP)는 저작권을 보호하기 위해 필터링 기반 기술을 사용하기만 쉽게 우회할 수 있으며, 모든 불법 저작물을 차단하기에는 한계가 있어 저작권을 보호하기는 갈수록 힘들어지고 있다. 최근 불법저작물 유포자 대부분은 특정 소수이며, 다수 OSP와 다수 ID를 통해 불법저작물을 유포하여 이득을 취한다. 본 논문에는 불법저작물을 바탕으로 주요 분석대상인 대량의 불법저작물 유포자인 대량 유포자(Heavy Uploader) 프로파일링 기술을 제안한다. 이 프로파일링 기술은 불법저작물 전반에 대한 정보가 담긴 특징(Feature)을 생성하고 주요대량 유포자를 식별한다. 이 중 동일인으로 추정되는 대량 유포자를 식별하기 위해 클러스터링 기술을 사용한다. 또한, 불법저작물 유포자 추적과 행위분석을 통해 우선순위가 높은 대량 유포자를 분석할 수 있다. 향후, 대량의 불법저작물을 유포하는 대량 유포자를 식별하고 차단한다면 저작권 피해를 최소화할 것으로 기대한다.