• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.555-564
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• 2022

최근 사이버 공격은 지능적이고 고도화된 악성코드를 활용한 해킹 기법을 활용하여 재택근무 및 원격의료, 자동산업설비를 공격하고 있어서 피해 규모가 커지고 있다. 안티바이러스와 같은 전통적인 정보보호체계는 시그니처 패턴 기반의 알려진 악성 URL을 탐지하는 방식이어서 알려지지 않은 악성 URL을 탐지할 수 없다. 그리고 종래의 정적 분석 기반의 악성 URL 분석 방식은 동적 로드와 암호화 공격에 취약하다. 본 연구에서는 악성 URL 데이터를 동적으로 학습하여 효율적으로 악성 URL 탐지하는 기법을 제안한다. 제안한 탐지 기법에서는 머신러닝 기반의 특징 선택 알고리즘을 사용해 악성 코드를 분류했고, 가중 유클리드 거리(Weighted Euclidean Distance, WED)를 활용하여 사전처리를 진행한 후 난독화 요소를 제거하여 정확도를 개선한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 머신러닝 기반 악성 URL 탐지 기법은 종래의 방법 대비 2.82% 향상된 89.17%의 정확도를 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권5호
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• pp.309-316
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• 2014

안드로이드 앱(Android app, APK)을 역공학하여 디컴파일된 소스 코드를 획득하는 것이 용이하다. 공격자는 디컴파일된 소스코드를 불법적으로 사용하여 경제적 이득을 얻거나 악성코드를 삽입하여 앱을 변조하기도 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 역공학 방지 방법을 사용하여 안드로이드 앱에 대한 불법 변조를 방지하는 APK 덮어쓰기 기법을 제안한다. 연구 대상은 임의 프로그래머에 의해 작성된 앱들이다. '대상 앱'(원본 앱)에 대해, 서버 시스템은 (1) 대상 앱의 복사본 생성, (2) 그 대상 앱을 암호화, (3) 복사본의 DEX (Dalvik Executable) 부분을 스텁(stub) DEX로 교체하여 스텁 앱 생성, (4) 암호화된 대상 앱 및 스텁 앱을 배포한다. 스마트폰 사용자는 암호화된 대상 앱 및 스텁 앱을 다운받는다. 스텁 앱이 스마트폰에서 실행될 때마다, 스텁 앱은 런처(launcher) 앱과 협력하여 암호화된 대상 앱을 복호화한 후 자신을 덮어쓰게 하여 원본 대상 앱이 실행되게 한다. 실행이 끝나면 복호화된 앱은 삭제된다. 제안 기법의 가능성을 검증하기 위해 여러 대중적인 앱들로 실험하여 보았다. 실험 결과, 제안 기법이 안드로이드 앱에 대해 역공학 및 변조 공격을 방지하는데 효과적임을 알 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.61-75
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• 2011

최근 DDoS공격용 좀비, 기업정보 및 개인정보 절취 등 각종 사이버 테러 및 금전적 이윤 획득의 목적으로 웹사이트를 해킹, 악성코드를 은닉함으로써 웹사이트 접속PC를 악성코드에 감염시키는 공격이 지속적으로 증가하고 있으며 은닉기술 및 회피기술 또한 지능화 전문화되고 있는 실정이다. 악성코드가 은닉된 웹사이트를 탐지하기 위한 현존기술은 BlackList 기반 패턴매칭 방식으로 공격자가 악성코드의 문자열 변경 또는 악성코드를 변경할 경우 탐지가 불가능하여 많은 접속자가 악성코드 감염에 노출될 수 밖에 없는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 기존 패턴매칭 방식의 한계점을 극복하기 위한 방안으로 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 탐지기술을 제시하였다. 제안방식의 실험 결과 현존기술인 악성코드 스트링을 비교하는 패턴매칭의 MC-Finder는 0.8%, 패턴매칭과 행위분석을 동시에 적용하고 있는 구글은 4.9%, McAfee는 1.5%임에 비해 WhiteList 기반의 악성코드 프로세스 행위분석 기술은 10.8%의 탐지율을 보였으며, 이로써 제안방식이 악성코드 설치를 위해 악용되는 웹 사이트 탐지에 더욱 효과적이라는 것을 증명할 수 있었다.