소프트웨어 버스마크란 코드 도용 탐지를 위해 프로그램 자체에서 추출된 프로그램의 특징이다. 동적 API 버스마크는 실행 시간 API 호출 시퀀스로부터 추출된다. Tamada가 제안한 Windows 프로그램을 위한 동적 API 버스마크는 프로그램 실행 시작 부분의 API 시퀀스만을 추출하여 프로그램의 중요한 특성을 반영하지 못하였다. 이 논문에서는 프로그램의 핵심 기능을 실행할 때의 API 시퀀스에서 추출한 기능 단위 동적 API 버스마크를 제안한다. 기능 단위 동적 API 버스마크를 이용해 코드 도용을 탐지하기 위해서 먼저 두 프로그램을 실행하여 버스마크를 추출한다. 두 프로그램의 유사도는 프로그램에서 추출한 버스마크를 준전체 정렬 방식을 이용하여 비교하여 측정한다. 버스마크의 신뢰성을 평가하기 위하여 같은 기능을 가진 프로그램들을 대상으로 실험하였다. 강인성을 평가하기 위하여 동일한 소스 코드를 다양한 컴파일 방법으로 만들어 실험하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 기능 단위 동적 API 버스마크가 기존의 버스마크에서 탐지할 수 없었던 모듈 단위 도용을 탐지할 수 있음을 보였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.288-294
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2021
There are various ways to be infected with malicious code due to the increase in Internet use, such as the web, affiliate programs, P2P, illegal software, DNS alteration of routers, word processor vulnerabilities, spam mail, and storage media. In addition, malicious codes are produced more easily than before through automatic generation programs due to evasion technology according to the advancement of production technology. In the past, the propagation speed of malicious code was slow, the infection route was limited, and the propagation technology had a simple structure, so there was enough time to study countermeasures. However, current malicious codes have become very intelligent by absorbing technologies such as concealment technology and self-transformation, causing problems such as distributed denial of service attacks (DDoS), spam sending and personal information theft. The existing malware detection technique, which is a signature detection technique, cannot respond when it encounters a malicious code whose attack pattern has been changed or a new type of malicious code. In addition, it is difficult to perform static analysis on malicious code to which code obfuscation, encryption, and packing techniques are applied to make malicious code analysis difficult. Therefore, in this paper, a method to detect malicious code through dynamic analysis and static analysis using Trojan-type Downloader/Dropper malicious code was showed, and suggested to malicious code detection and countermeasures.
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 정적 API 트레이스 정보를 이용하여 자바 클래스 도용을 탐지하는 방법을 제안한다. 정적 API 트레이스를 생성할 때 제어 흐름을 분석하여 버스마크의 강인성을 높였고, 트레이스를 비교할 때 준전체 정렬 방법을 사용하여 서로 다른 프로그램을 구별할 수 있는 신뢰성을 높였다. XML Parser 패키지에 대한 신뢰도와 강인도 실험 결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 정적 API 트레이스 버스마크가 자바 클래스 도용을 탐지하는데 있어서 기존의 버스마크들보다 효과적임을 보였다.
소프트웨어 버스마크는 한 프로그램이 보유한 고유한 특징으로 해당 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있다. 소프트웨어 버스마크 기반으로 자바 프로그램의 도용을 탐지하는 연구들이 진행되어 왔다. 안드로이드 앱의 경우, 앱 보호를 위해 난독화 방법이 제공되고 있다. 그러나 공격자들도 자신이 도용한 프로그램을 감추기 위해 난독화를 적용하기도 한다. 특정 앱에 난독화를 적용하면 앱의 특징정보가 변경될 수 있다. 따라서 난독화를 고려한 버스마크 기반의 앱 도용 탐지 기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 난독화에 강인한 안드로이드 앱 버스마크 및 이에 기반한 앱 도용 탐지 기법을 제안한다. 몇몇 난독화 도구들을 분석하여 효과적인 버스마크로 메서드의 매개변수 및 반환값의 자료형을 선정하였고, 비교 대상 앱들로부터 해당 버스마크를 추출하여 이들 간의 유사도를 측정하였다. 여러 앱들을 대상으로 난독화 적용 전/후의 앱 유사성을 분석한 결과, 제안한 버스마크가 난독화가 적용된 앱에 대한 도용 탐지에도 효과적임을 확인하였다.
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 인식하는데 사용될 수 있는 고유한 특징을 의미한다. 소프트웨어 버스마크는 단순한 프로그램 변환에 의해서 삭제되지 않기 때문에 코드 도용을 탐지하는데 사용된다. 본 논문에서는 안드로이드 앱에 대한 API k-gram 기반의 버스마크 기법을 제안한다. 안드로이드 SDK는 프로그래머가 쉽게 앱을 개발할 수 있도록 다양한 라이브러리를 제공한다. 그리고 안드로이드 SDK를 사용하기 위해서는 반드시 API 메소드 호출을 이용해야만 한다. API 메소드 호출 명령어는 다른 명령어로 바꾸거나 삭제하기 어렵기 때문에 애플리케이션의 고유한 특징으로서 사용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 버스마크의 효용성을 보여주기 위해서 기존의 버스마크 기법과 비교하였고 오픈소스 앱을 대상으로 평가하였다. 실험으로부터 API k-gram 버스마크가 기존 버스마크보다 신뢰도와 강인도가 높은 것을 확인하였다.
최근 해킹 기법들은 기존보다 정교한 기술을 바탕으로 악성화 되어 그 피해 규모가 증가하고 있으며, 인터넷 사용자의 확대와 맞물려 그 위력은 커지고 있다. 특히 정보유출을 목적으로 제작한 해킹메일에 첨부된 악성코드의 피해가 급증하고 있다. 본 논문에서 이러한 정보유출형 악성코드를 효과적으로 분석, 탐지할 수 있는 기술에 관하여 연구한다. 또한 본 연구에서는 기존 악성코드의 탐지규칙과 해킹메일 악성코드 탐지규칙을 비교하였으며 이를 통해 해킹메일 악성코드 뿐 아니라 새로운 악성코드와 변종들에 대해서도 탐지할 수 있는 기술에 대해 설명한다.
소프트웨어 버스마크란 프로그램의 소스 코드가 없는 상태에서도 바이너리 파일로부터 추출 가능한 소프트웨어에 내재된 고유한 특징을 의미한다. 사람의 유전자처럼 유사도를 수치로 계산할 수 있기 때문에 소프트웨어 도용과 복제 여부를 판단하는데 사용할 수 있다. 본 논문에서는 유니티를 이용하여 개발된 안드로이드 애플리케이션에 대한 새로운 버스마크 기법을 제안한다. 유니티 기반 안드로이드 애플리케이션은 C# 언어를 이용하여 코드를 작성하며 프로그램의 핵심 로직은 DLL 모듈에 포함되기 때문에 일반적인 안드로이드 애플리케이션과는 다른 방법으로 접근해야 한다. 본 논문에서 제안한 유니티 버스마크 추출 및 비교 시스템을 구현하여 신뢰도와 강인도를 평가하였다. 평가 결과에 의해서 유니티 버스마크 기법은 유니티 기반으로 제작된 안드로이드 애플리케이션의 코드 도용이나 불법 복제를 예방하는데 효과가 있을 것으로 기대한다.
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.
코드 이동성이 증가함에 따라 코드 도용이 문제가 되고 있으며 이를 대처하기 위해 프로그램 비교를 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 이 논문은 클래스 구조를 이용하여 Java 프로그램의 표절을 검사하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 멤버 변수와 메소드 간의 참조 관계를 나타내는 그래프를 생성한다. 변수 참조 관계는 이분 그래프 형태로 나타나는데 이렇게 생성된 그래프를 대상으로 그래프 동형 검사를 적용하여 프로그램 간의 유사도를 측정한다. 이 논문에서는 제안 방법의 효과를 입증하기 위해 2012년 부산대학교 객체지향 프로그래밍 과제로 제출된 Java 프로그램을 대상으로 실험하였다. 그리고 제안 방법의 정확도를 평가하기 위해 기존 유사도 검사 프로그램인 JPlag와 Stigmata를 대상으로 F-measure 지표를 이용해 비교하였다. 그 결과 제안 방법의 F-measure가 JPlag보다 0.17, Stigmata보다 0.34 높은 것으로 나타났다.
최근 인터넷 기술의 급격한 발전으로 정보화 저변 확대라는 긍정적 측면과 함께, 이를 이용한 악의적인 행위들이 지속적으로 일어나고 있어 사회 전 영역에 걸쳐 피해가 속출하고 있다. 특히 악의적인 용도를 위해 제작되는 악성코드의 폐해가 날이 갈수록 급증하고 있고, 또한 개인정보 유출, 해킹, 피싱 등의 응용범죄의 기본수단이 되어가고 있다. 본 논문에서는 이러한 악성코드들을 효과적이고 단계적으로 분석, 탐지할 수 있는 기술에 관하여 기술한다. 본 연구는 악성코드의 은닉도와 악의적 기능 시그너처를 추출함으로서 기존의 악성코드들 뿐 아니라 새로운 악성코드와 변종들에 대해서도 능동적으로 대처할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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