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.
최근 인터넷의 전자 메일 서비스 사용의 증가로 인해 스크립트형 웜 바이러스에 대한 피해가 확산되고 있다. 전자 메일을 통하여 유포되는 스크립트형 웜 바이러스는 지속적으로 새로운 형태로 변이되어 나타나고 있지만, 이에 대한 예방 방법은 새로운 패턴이 분석된 후 이를 토대로 탐지하기 때문에 적극적인 대응을 하지 못하는 실정이다. 이에 본 논문에서는 스크립트형 웜 바이러스의 행위를 추출하여 일정한 패턴을 정의한 후 이를 기반으로 스크립트형 웜 바이러스 탐지 시스템을 설계하고, 기존의 패턴에 유전자 알고리즘을 적용하여 알려지지 않은 새로운 패턴을 생성한 후 바이러스 탐지에 활용할 수 있는 방안을 연구한다.
본 논문은 악성 스크립트를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 정보검색 기법을 이용하여 정상 스크립트들을 기능별로 구분하여 정상 행위를 정의함으로써, 정상 행위에서 벗어나는 경우에 악성이라고 판정한다. 소스 기반의 빠른 검색이 가능하며, 실시간 모니터링을 통한 비정상 스크립트의 탐지가 가능하다. 또한 새로운 악성 스크립트가 생성되는 경우에도 탐지가 가능하다는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 다양한 코퍼스를 통해 언어를 학습하는 과정을 모델링하여 무감독학습(Unsupervised learning)으로 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다. 제안 방법에서는 적은 수의 특성 조합으로 잠재적 패턴의 부분만을 표현한 후 표현된 규칙을 조합하여 유의미한 문법적 패턴을 탐색한다. 본 논문에서 제안한 방법은 베이지만 추론(Bayesian Inference)과 MCMC (Markov Chain Mote Carlo) 샘플링에 기반하여 특성 조합을 유의미한 문법적 패턴으로 정제하는 방법으로, 랜덤하이퍼그래프(Random Hypergraph) 모델을 이용하여 많은 수의 하이퍼에지를 생성한 후 생성된 하이퍼에지의 가중치를 조정하여 유의미한 문법적 패턴을 탈색하는 방법론이다. 우리는 본 논문에서 유아용 비디오의 스크립트를 이용하여 다양한 유아용 비디오 스크립트에서 문법적 패턴을 습득하는 방법론을 소개한다.
최근 IoT, 클라우드 컴퓨팅 기술이 발전하면서 IoT 디바이스를 감염시키는 악성코드와 클라우드 서버에 랜섬웨어를 유포하는 신종 악성코드가 등장하여 보안 위협이 증가하고 있다. 본 연구에서는 기존의 시그니처 기반의 탐지 방식과 행위기반의 탐지 방식의 단점을 보완할 수 있도록 난독화된 스크립트 패턴을 분석하여 점검하는 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 탐지 기법은 웹사이트 통해 유포되는 악성 스크립트 유형을 분석하여 유포패턴을 도출한 후, 도출된 유포패턴을 등록하여 점검함으로써 기존의 탐지룰 기반의 탐지속도를 유지하면서도 제로데이 공격에 대한 탐지가 가능한 악성 스크립트 패턴분석 기반의 악성코드 탐지 기법이다. 제안한 기법의 성능을 검증하기 위해 프로토타입 시스템을 개발하였으며, 이를 통해 총 390개의 악성 웹사이트를 수집, 분석에 의해 도출된 10개의 주요 악성 스크립트 유포패턴을 실험한 결과, 전체 항목 평균 약 86%의 높은 탐지율을 보였으며, 기존의 탐지룰 기반의 점검속도를 유지하면서도 제로데이 공격까지도 탐지가 가능한 것을 실험으로 입증하였다.
수많은 웹문서 중에서 원하는 문서만을 수집하는 것은 쉽지 않다. 이것을 해결하는 한 방법은 원하는 분야의 정보를 많이 제공하는 사이트에서 원하는 부분만 골라서 수집하는 것이다. 본 논문에서는 웹사이트의 URL 패턴을 XML 기반의 스크립트로 정의하여, 필요한 웹 문서만을 지능적으로 수집하는 방안을 제안한다. 제안하는 수집 방안은 데이터베이스와 같은 구조화된 자료를 정보로 제공하는 사이트에 대해서 매우 빠르고 효율적으로 적용될 수 있다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 적용하여 5만개 이상의 웹 문서를 수집하였다.
W3C가 발표한 차세대 웹 표준 HTML5의 등장으로 자바스크립트의 기능이 대폭 향상 되었다. 별도의 플러그인 설치 없이 자바스크립트만으로 미디어 재생, 3D 그래픽 처리, 웹 소켓 통신 등을 제공함으로서 Active X와 같은 비표준 기술을 대체할 만큼 강력한 기능을 제공하고 있다. 이러한 흐름에 맞추어 HTML5 기능의 핵심이 되는 자바스크립트를 악용한 위험성을 인지하고 이와 관련된 연구도 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 현재의 악성 스크립트를 탐지하는 기술은 대부분 시그니처를 기반으로 하는 패턴 매치이기 때문에 난독화 된 악성 스크립트를 탐지하기에는 많은 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 이런 한계를 극복하기 위해 호스트레벨에서 난독화 된 악성 스크립트를 탐지 및 실행을 방지할 수 있는 난독화 된 악성 스크립트 대응 기술을 제안한다.
본 논문은 인간과 로봇간의 효과적인 상호작용을 위한 로봇제스쳐의 자동생성 기법을 다룬다. 이는 텍스트 정보 만의 입력으로 의미 있는 단어에 대응되는 특정 제스쳐패턴이 자동적으로 생성되도록 하는 기법으로서 이를 위한 사전조사로 제스쳐가 출현하는 발화시점에서의 단어수집이 우선적으로 요구되었다. 본 논문은 이러한 분석을 위해 두 개 이상의 연속된 제스쳐 패턴을 효과적으로 표현할 수 있는 제스쳐 모델을 제안한다. 또한 제안된 모델이 적용되어 구축된 제스쳐DB와 스크립트 기법을 이용한 로봇제스쳐 자동생성 방법을 제안한다. 제스쳐 생성시스템은 규칙기반의 제스쳐 선택부와 스크립트 기반의 동작 계획부로 구성되고, 집사로봇의 안내기능에 대한 모의실험을 통해 그 효용성을 확인한다.
Node.js 는 자바스크립트 런타임으로 확장성 있는 웹 애플리케이션 개발에 주로 사용되는 플랫폼이다. 자바스크립트는 수 년에 걸쳐 많은 발전을 이뤘으며 현재는 Node.js 로 서버 사이드까지 자리 잡아 웹이라는 생태계에서 빼놓을 수 없는 요소가 되었다. 본 논문은 Node.js 에 관한 전반적인 이론을 포함하여 자바스크립트 특성으로 인하여 Node.js 에서 자주 발견되는 취약점의 탐색 방법을 모듈 관점에서 다뤄보고자 한다. 또한 취약점이 발생하는 다양한 패턴과 해당 패턴을 막기 위하여 적용된 Mitigation 을 실제 모듈을 예시로 살펴보며 분석해보고자 한다.
웹 서비스의 증가와 자동화된 공격 도구의 발달로 최근 대부분의 악성코드 유포 경로는 웹 서비스를 통하여 이루어지고 있다. 또한 웹의 기본 언어인 자바스크립트를 이용한 난독화 기법을 통해 악성코드 은닉 사이트의 URL이나 공격 코드를 숨기기 때문에, 기존 패턴 매칭 기반의 네트워크 보안 솔루션으로는 탐지에 한계가 존재하게 된다. 이를 해결하기 위하여 사용자의 웹브라우저에서 악성 자바스크립트를 탐지하기 위한 여러 방안이 제시되었지만, 최근 APT공격과 같이 특정 기업이나 조직 네트워크에 침투하기 위한 고도화된 공격에 대응하기에는 한계가 존재한다. 이런 유형의 공격에 대응하기 위해, 외부에서 유입되는 트래픽에 대해 난독화된 악성코드가 웹을 통해 유입되는지 일괄적인 탐지가 필요하며, 기존 패턴 매칭 기반 솔루션에서 탐지율의 한계를 극복하기 위해 난독화된 자바스크립트를 복호화 하여 숨겨진 악성코드를 탐지할 수 있는 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스인 Jsunpack-n[1] 을 개량하여 자바스크립트의 함수 오버라이딩 기법과 별도의 자바스크립트 인터프리터를 통해 악성코드에 적용된 난독화 기법에 상관없이 숨겨진 악성코드를 자동적으로 탐지할 수 있는 도구를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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