• 정보보호학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.91-101
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• 2017

API(Application Program Interface) 콜 시퀀스 분석은 분석 대상 프로그램에서 API 콜 정보를 추출한 후 분석하는 기법으로 다른 기법들에 비해 대상의 행위를 특징할 수 있는 장점이 있다. 하지만 기존의 API 콜 시퀀스 분석기법은 동일한 기능을 수행하는 함수를 상이한 함수로 잘못 식별하여 분석을 수행하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 API 각각을 추상화시키는 방식을 추가하여 기존의 식별 문제를 해결하고 분석 성능을 향상시키고자 한다. 그 후 분석 대상들에서 획득한 추상화된 API 콜 시퀀스에 LSH(Locality Sensitive Hashing) 기법을 적용하여 각 분석 대상들 간의 유사도를 계산하고 유사한 유형끼리 클러스터를 형성하는 과정을 수행하였다. 본 연구는 악성코드 분석 시 악성코드의 유형을 파악하는 데 요긴하게 사용할 수 있으며, 최종적으로는 해당 유형 정보를 기반으로 악성코드 분석의 정확도를 향상시키는 데 기여할 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1067-1072
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• 2016

실행코드만으로 소프트웨어 간의 유사성을 비교하거나 표절을 검사하기 위해 소프트웨어만의 고유한 특징인 소프트웨어 버스마크를 이용한다. 일반적으로 소프트웨어 버스마크는 추출 방법에 따라 정적 버스마크와 동적 버스마크로 구분되고, 추출된 방법에 따라 장단점이 뚜렷하게 나타난다. 본 논문에서는 동적 분석을 이용하여 API 시퀀스 버스마크를 추출하고 실행코드 간의 유사성 검사에 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 동적 시퀀스 버스마크는 프로그램이 실행되는 과정에서 호출되는 모든 API 함수 및 시스템 호출을 포함하는 기존의 방법과는 다르게 실행코드 내에 정의되어 있는 API 함수만으로 구성된 API 시퀀스를 이용한다. 추출된 동적 버스마크는 프로그램의 시작에서 종료까지 호출되는 API 시퀀스이며 이를 효율적으로 비교하기 위해 서열정렬 알고리즘을 활용한 유사성 척도를 사용한다. 여러 오픈소스 소프트웨어를 비교하여 버스마크의 신뢰성과 강인성을 검증하였다. 제안하는 동적 API 시퀀스 버스마크는 실행코드의 유사성 검사에 용이하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권3호
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• pp.263-268
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• 2015

변종 악성코드는 그 기능에 있어 차이가 없으나 구조적인 차이가 존재하는 악성코드로, 같은 그룹으로 분류하여 처리하는 것이 유용하다. 변종 악성코드 분석을 위해 본 논문에서는 바이오인포매틱스 분야에서 사용하는 서열 정렬 기법을 사용하여 악성코드들의 API 호출 정보 간의 공통부분을 찾고자 하였다. 서열 정렬 기법은 API 호출 정보의 길이에 대해 의존적인 성능을 가지며, API 호출 정보의 길이가 커짐에 따라 성능이 매우 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 서열 정렬 기법 적용 이전에 API 호출 정보에서 발견되는 반복 패턴을 제거하는 방법을 적용함으로써 성능이 보장될 수 있도록 하였다. 최종적으로 서열 정렬 기법을 통한 악성코드 간의 유사도를 구하는 방법에 대하여 논하였다. 또한 실제 악성코드 샘플에 대한 실험 결과를 제시하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.289-295
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• 2016

악성코드 개발자들은 악성코드 탐지를 회피하기 위하여 변종 악성코드를 유포한다. 정적 분석 기반의 안티 바이러스로는 변종 악성코드를 탐지하기 어려우며, 따라서 API 호출 정보 기반의 동적 분석이 필요하다. 본 논문에서는 악성코드 분석가의 변종 악성코드 패밀리 분류에 도움을 줄 수 있는 악성코드 패밀리 추천 기법을 제안하였다. 악성코드 패밀리의 API 호출 정보를 동적 분석을 통하여 추출하였다. 추출한 API 호출 정보에 다중 서열 정렬 기법을 적용하였다. 정렬 결과로부터 각 악성코드 패밀리의 시그니쳐를 추출하였다. 시그니쳐와의 유사도를 기준으로, 제안하는 기법이 새로운 악성코드의 패밀리 후보를 3개까지 추천하도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 악성코드 패밀리 추천 기법의 정확도를 측정하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1007-1012
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• 2014

소스코드가 없이 실행코드만으로 소프트웨어 간의 유사성을 비교하기위해 소프트웨어 버스마크를 이용한다. 소프트웨어 버스마크란 그 소프트웨어만의 고유한 특징으로 소프트웨어 식별에 사용된다. 본 논문에서는 정적 주요경로 상의 API 함수 시퀀스를 이용하여 소프트웨어 간의 유사성을 산정하는 방법을 제시한다. 바이너리코드에서 소프트웨어의 특성이 뚜렷하게 나타나는 API 함수만을 사용하여 소프트웨어 유사성 검사의 신뢰성을 높이고, 정적 분석 기법에 동적 분석 기법의 특징을 적용하여 강인성을 높이는 방법을 모색하였다. 정적 분석으로 바이너리코드의 주요경로를 추출하고, API 함수 시퀀스 간의 효과적인 유사성 측정을 위해 서열정렬 알고리즘인 Smith-Waterman 알고리즘을 이용한 유사성 척도를 제안한다. 버스마크의 신뢰성을 평가하기 위하여 같은 프로그램의 여러 버전을 대상으로 실험하였고, 강인성을 평가하기 위해 오픈소스 소프트웨어의 소스코드를 다양한 컴파일환경으로 바꾸어 실험하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.123-130
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• 2022

최근 API Call 정보를 기반으로 안드로이드 악성코드를 탐지 및 분류하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 API Call 기반의 악성코드 분류는 방대한 데이터 양과 높은 차원 특성으로 인해 악성코드 분석과 학습 모델 구축 과정에서 과도한 시간과 자원이 소모된다는 심각한 제한사항을 가진다. 이에 본 연구에서는 방대한 API Call 정보를 포함하고 있는 CICAndMal2020 데이터세트를 대상으로 PCA(Principal Component Analysis, 주성분분석)를 사용하여 차원을 대폭 축소시킨 후 LightGBM, Random Forest, k-Nearest Neighbors 등의 다양한 분류 기법 모델을 적용하여 결과를 분석하였다. 그 결과 PCA가 원본 데이터의 특성을 유지하면서 데이터 특성의 차원은 획기적으로 감소시키고 우수한 악성코드 분류 성능을 달성함을 확인하였다. 이진분류 및 다중분류 모두 데이터 특성을 전체 크기의 1% 수준 이하로 줄이더라도 이전 연구 결과보다 높은 수준의 정확도를 나타내었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.897-909
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• 2014

인터넷이 지속적으로 발달하면서 이에 따른 부작용으로 사이버 해킹 공격 또한 지능적인 공격으로 진화하고 있다. 해킹 공격의 도구로 사용되는 악성코드는 공격자들이 자동 제작 툴을 이용해 손쉽게 악성코드를 생성할 수 있기 때문에 악성코드의 수가 급증하고 있다. 그러나 수많은 악성코드를 모두 분석하기에는 많은 시간과 노력이 요구됨에 따라 신 변종 악성코드에 대한 별도의 분류가 필요한 상황이다. 이에 따라 신 변종 악성코드를 분류하는 다양한 연구들이 등장하고 있으며, 해당 연구들은 악성코드 분석을 통해 악성 행위를 나타내는 다양한 정보를 추출하고 이를 악성코드를 대표하는 특징으로 정의하여 악성코드를 분류한다. 그 중, 대부분이 API 함수와 API 함수로부터 추출한 특정 길이의 API 시퀀스를 이용하여 악성코드를 분류하고 있다. 그러나 API 시퀀스의 길이는 분류의 정확성에 영향을 미치기 때문에 적합한 API 시퀀스의 길이를 선택하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 논문은 특정 길이에 한정하지 않고, 다양한 길이의 API 시퀀스를 생성 및 조합하여 악성코드 분류의 정확성을 향상시키기 위한 최적의 API 시퀀스 및 조합을 찾는 방법론을 제안한다.

• 한국식품과학회지
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• 제32권6호
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• pp.1331-1335
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• 2000

김치 젖산균인 WL6는 API kit 또는 Biolog system방법에 의하여 동정한 결과, Leuconostoc mesenteroides ssp. cremoris, Leu. mesenteroides ssp. dextranicum 또는 Lactobacillus bifermentans로 나타나 동정되지 않았다. 그러나, pepN gene과 16S rRNA gene으로부터 2개의 specific-sequence primer set을 제조하여 PCR 방법으로 증폭한 후에 표준균주들과 비교한 결과, WL6는 Lactobacillus bifermentans로 추정되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.259-261
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• 2022

최근 악성코드는 한 가지의 기법이 아닌 여러 기법들이 조합되고 합쳐지고 중요한 부분만 추출되어 새로운 악성코드들이 제작되고 변형되면서 점차적으로 공격 패턴이 다양해지고 공격 대상 또한 다양해지고 있다. 특히, 기업들의 보안에서의 악성 행위로 인한 피해 사례는 시간이 지날수록 늘어나고 있다. 하지만 공격자들이 여러 악성코드를 조합하더라도 각 악성코드의 종류별로 API들은 반복적으로 사용되고 API들의 패턴들과 이름이 유사할 가능성이 높다. 그로 인해 본 논문은 악성코드에서 자주 사용되는 API의 패턴을 찾고 API의 의미와 유사도를 계산하여 어느 정도의 위험도가 있는지 판단하는 분류 기술을 제안한다.

• 한국건축시공학회지
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• 제12권1호
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• pp.98-107
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• 2012

Reinforcing bars (rebar) comprise an integral part of a concrete structure, and play a major role in the safety and durability of the building. However, the actual placement or installation of rebar is not planned and controlled by the detailer. Recently, 4D simulations, using 3D model and scheduling software, have been used to improve the efficiency of the construction phrase. However, 4D simulators have not been introduced at the detailed level of work, such as rebar placement. Therefore, this paper suggests a BIM-based simulator for rebar placement to determine the sequence with which rebar is placed into the form. The system using Autodesk Revit API automatically generates rebar placement plans for a building structure, and labels the placement sequence of each individual bar or set of bars with ascending numbers. The placement sequence is then visualized using Autodesk Revit Structure 2012. This paper provides a short description of a field assessment and limits.