Recently, the number of cyber attacks using malicious code has increased. Various types of malicious code detection techniques have been researched for several years as the damage has increased. In recent years, profiling techniques have been used to identify attack groups. This paper focuses on the identification of attack groups using a detection technique that does not involve malicious code detection. The attacker is identified by using a string or a code signature of the malicious code. In addition, the detection rate is increased by adding a technique to confirm the packing file. We use Yara as a detection technique. We have research about RAT (remote access tool) that is mainly used in attack groups. Further, this paper develops a ruleset using malicious code and packer main feature signatures for RAT which is mainly used by the attack groups. It is possible to detect the attacker by detecting RAT based on the newly created ruleset.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
/
2022.05a
/
pp.179-182
/
2022
최근 코로나 19 팬더믹 이후 원격근무의 확대와 더불어 랜섬웨어 팬더믹이 심화하고 있다. 현재 안티바이러스 백신 업체들이 랜섬웨어에 대응하고자 노력하고 있지만, 기존의 파일 시그니처 기반 정적분석은 패킹의 다양화, 난독화, 변종 혹은 신종 랜섬웨어의 등장 앞에 무력화될 수 있고, 실제로 랜섬웨어의 피해 규모 지속 증가가 이를 설명한다. 본 논문에서는 기계학습을 기반으로 한 단일 분석만을 이용하여 탐지모델에 적용하는 것이 아닌 정적 분석 정보(.text Section Opcode)와 동적 분석 정보(Native API)를 추출하고 유사도를 바탕으로 연관성을 찾아 결합하여 기계학습에 적용하는 탐지모델을 제안한다.
Malicious codes are currently becoming more complex and diversified, causing various problems spanning from simple information exposure to financial or psychologically critical damages. Even though many researches have studied using reverse engineering to detect these malicious codes, malicious code developers also utilize bypassing techniques against the code analysis to cause obscurity in code understanding. Furthermore, rootkit techniques are evolving to utilize such bypassing techniques, making it even more difficult to detect infection. Therefore, in this paper, we design the analysis process as a more agile countermeasure to malicious codes that bypass analysis techniques. The proposed analysis process is expected to be able to detect these malicious codes more efficiently.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.32
no.2
/
pp.181-192
/
2022
The emergence of new malware is incapacitating existing signature-based malware detection techniques., and applying various anti-analysis techniques makes it difficult to analyze. Recent studies related to signature-based malware detection have limitations in that malware creators can easily bypass them. Therefore, in this study, we try to build a machine learning model that can detect and classify the anti-analysis techniques of packers applied to malware, not using the characteristics of the malware itself. In this study, the n-gram opcodes are extracted from the malicious binary to which various anti-analysis techniques of the commercial packers are applied, and the features are extracted by using TF-IDF, and through this, each anti-analysis technique is detected and classified. In this study, real-world malware samples packed using The mida and VMProtect with multiple anti-analysis techniques were trained and tested with 6 machine learning models, and it constructed the optimal model showing 81.25% accuracy for The mida and 95.65% accuracy for VMProtect.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
/
v.11
no.10
/
pp.363-372
/
2022
Since the recent COVID-19 Pandemic, the ransomware fandom has intensified along with the expansion of remote work. Currently, anti-virus vaccine companies are trying to respond to ransomware, but traditional file signature-based static analysis can be neutralized in the face of diversification, obfuscation, variants, or the emergence of new ransomware. Various studies are being conducted for such ransomware detection, and detection studies using signature-based static analysis and behavior-based dynamic analysis can be seen as the main research type at present. In this paper, the frequency of ".text Section" Opcode and the Native API used in practice was extracted, and the association between feature information selected using K-means Clustering algorithm, Cosine Similarity, and Pearson correlation coefficient was analyzed. In addition, Through experiments to classify and detect worms among other malware types and Cerber-type ransomware, it was verified that the selected feature information was specialized in detecting specific ransomware (Cerber). As a result of combining the finally selected feature information through the above verification and applying it to machine learning and performing hyper parameter optimization, the detection rate was up to 93.3%.
Recently, there are increasing damages by ransomware in the world. Ransomware is a malicious software that infects computer systems and restricts user's access to them by locking the system or encrypting user's files saved in the hard drive. Victims are forced to pay the 'ransom' to recover from the damage and regain access to their personal files. Strong countermeasure is needed due to the extremely vicious way of attack with enormous damage. Malware analysis method can be divided into two approaches: static analysis and dynamic analysis. Recent malwares are usually equipped with elaborate packing techniques which are main obstacles for static analysis of malware. Therefore, this paper suggests a dynamic analysis method to monitor activities of ransomware. The proposed method can analyze ransomwares more accurately. The suggested method is comprised of extracting signatures of benign program, malware, and ransomware, and selecting the most appropriate signatures for ransomware detection.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.28
no.6
/
pp.1553-1561
/
2018
The source code for Android is open and easy to modify depending on the purpose. Recently, this charateristic has been exploited to bypass the runtime protection technique and extract the original executable code. Unfortunately, Android devices are so fragmented that it is difficult to verify the integrity of the system. To solve this problem, this paper proposes a technique to verify the integrity of the execution environment indirectly using the features of the application permission. Before executing the original executable code, it loads and executes the dummy DEX file to monitor for abnormal events and determine whether the system is intact. The proposed technique shows a performance overhead of about 2 seconds and shows that it can detect the bypassing technique that is currently disclosed.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.28
no.5
/
pp.1119-1127
/
2018
Most of the cyber attacks are caused by malicious codes. The damage caused by cyber attacks are gradually expanded to IoT and CPS, which is not limited to cyberspace but a serious threat to real life. Accordingly, various malicious code analysis techniques have been appeared. Dynamic analysis have been widely used to easily identify the resulting malicious behavior, but are struggling with an increase in Anti-VM malware that is not working in VM environment detection. On the other hand, static analysis has difficulties in analysis due to various packing techniques. In this paper, we proposed malware classification techniques regardless of known packers or unknown packers through the proposed model. To do this, we designed a model of supervised learning and unsupervised learning for the features that can be used in the PE structure, and conducted the results verification through 98,000 samples. It is expected that accurate analysis will be possible through customized analysis technology for each class.
Malicious codes uses generic unpacking technique to make it hard for analyzers to detect their programs. Recently their has been several researches about generic packet to prevent or detect these techniques. And they try to focus on the codes that repeats while generic packing is doing compression because generic packing technique executes after it is decompressed. And they try to focus on the codes that repeats while generic packing is doing compression because generic packing technique executes after it is decompressed. Therefore, this makes a interesting performance which shows a similar address value from the codes which are repeated several times what is different from the normal program codes. By dividing these codes into regularly separated areas we can find that the generic unpacking codes have a small entropy value compared to normal codes. Using this method, it is possible to identify any program if it is a generic unpacking code or not even though we do not know what kind of algorithm it uses. This paper suggests a way of disarming the generic codes by using the low value entropy value which comes out from the Opcode addresses when generic unpacking codes try to decompress.
Cyber penetration attacks can not only damage cyber space but can attack entire infrastructure such as electricity, gas, water, and nuclear power, which can cause enormous damage to the lives of the people. Also, cyber space has already been defined as the fifth battlefield, and strategic responses are very important. Most of recent cyber attacks are caused by malicious code, and since the number is more than 1.6 million per day, automated analysis technology to cope with a large amount of malicious code is very important. However, it is difficult to deal with malicious code encryption, obfuscation and packing, and the dynamic analysis technique is not limited to the performance requirements of dynamic analysis but also to the virtual There is a limit in coping with environment avoiding technology. In this paper, we propose a machine learning based malicious code analysis technique which improve the weakness of the detection performance of existing analysis technology while maintaining the light and high-speed analysis performance applicable to commercial endpoints. The results of this study show that 99.13% accuracy, 99.26% precision and 99.09% recall analysis performance of 71,000 normal file and malicious code in commercial environment and analysis time in PC environment can be analyzed more than 5 per second, and it can be operated independently in the endpoint environment and it is considered that it works in complementary form in operation in conjunction with existing antivirus technology and static and dynamic analysis technology. It is also expected to be used as a core element of EDR technology and malware variant analysis.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.