개인 정보의 탈취에 필요한 악성코드는 Phishing, Pharming메일, VoIP서비스를 이용하는 Vishing, 모바일 금융을 위장한 SMiShing 등에 이용되어진다. 악성코드의 삭제나 치료는 앤티바이러스나 스파이웨어 제거 프로그램을 사용한다. 그런데 DLL Injection 기법을 이용하여 기생 동작하는 악성코드는 윈도우 운영체제에서 반드시 실행되어야 하는 프로세스인 Isass.exe, winlogon.exe, csrss.exe와 연계되어 있어 치료가 되지 않는다. 사용자가 바이러스의 치료를 위하여 임의로 프로세스를 강제 종료하려 한다면, 운영체제 시스템 전체가 리부팅이 발생하거나 블루 스크린이 발생한다. 본 논문에서는 치명적인 결과를 발생하는 DLL Injection 기법을 이용하는 악성코드를 치료하는 새로운 치료방법을 제안한다. 새로운 치료를 위한 Thread에 종료함수를 임의로 삽입하고 Thread를 제어하여 DLL의 동작을 종료하고, 종료함수가 가지는 Thread를 다시 Injection 한 후 KILL DLL 클릭하여 삭제한다. 본 논문에서 실험을 한 치료방법과 해결하는 방안은 컴퓨터 바이러스의 대한 획기적인 차원의 연구가 될 것이며 경제와 금융사회의 유비쿼터스 보안을 강화하는 초석이 될 것이다.
화이트리스트 기반 랜섬웨어 솔루션이 DLL 삽입공격을 활용한 사칭공격에 취약한 것으로 알려진 후, 이러한 문제점을 개선하기 위하여 DLL 삽입 공격을 활용한 사칭공격을 탐지하고, 랜섬웨어 탐지 및 대응 기술과 연동하는 기술이 제안되었다. 본 논문에서는 공격자가 이러한 탐지기술을 우회하여 불법적으로 공격 대상의 파일에 접근할 수 있음을 보여준다. 이는 화이트리스트 기반 랜섬웨어 솔루션이 여전히 DLL 삽입 공격에 취약함을 의미한다. 특히, 본 논문에서는 랜섬웨어 솔루션을 대상으로 실제 공격을 수행하여, 그 가능성을 증명하였다.
최근 개인 PC 해킹과 경제적 이익을 목적으로 하는 게임 해킹이 급증하면서 윈도우즈 시스템을 대상으로 하는 특정 목적의 악성코드들이 늘어나고 있다. 악성코드가 은닉 채널 사용이나 개인 방화벽과 같은 보안 제품 우회, 시스템 내 특정 정보를 획득하기 위한 기술로 대상 프로세스의 메모리 내에 코드나 DLL을 삽입하는 기술이 보편화되었다. 본 논문에서는 대상 프로세스의 메모리 영역에 코드를 삽입하여 실행시키는 기술에 대해 분석한다. 또한 피해 시스템에서 실행중인 프로세스 내에 인젝션 된 DLL을 추출하기 위해 파일의 PE 포맷을 분석하여 IMPORT 테이블을 분석하고, 실행중인 프로세스에서 로딩중인 DLL을 추출하여 명시적으로 로딩된 DLL을 추출하고 분석하는 기법에 대해 설명하였다. 인젝션 기술 분석과 이를 추출하는 기술을 통해 피해시스템 분석시 감염된 프로세스를 찾고 분석하는 시발점이 되는 도구로 사용하고자 한다.
전통적인 악성코드 탐지 기술은 알려진 악성코드를 수집하고 특성을 분석한 후, 분석된 정보를 블랙리스트로 생성하고, 이를 기반으로 시스템 내의 프로그램들을 검사하여 악성코드 여부를 판별한다. 그러나 이러한 접근 방법은 알려진 악성코드의 탐지에는 효과적일 수 있으나 알려지지 않았거나 기존 악성코드의 변종에 대해서는 효과적으로 대응하기 어렵다. 또한, 시스템 내의 모든 프로그램을 감시하기 때문에 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 악성코드의 주요 행위를 분석하고 대응하기 위한 다양한 방안들이 제안되고 있다. 랜섬웨어는 사용자의 파일에 접근하여 암호화한다. 이러한 동작특성을 이용하여 시스템의 사용자 파일에 접근하는 정상적인 프로그램들을 화이트리스트로 관리하고 파일 접근을 제어하는 방안이 제안되었다. 그러나 화이트리스트에 등록된 정상 프로그램에 DLL(Dynamic-Link Library) 삽입 공격을 수행하여 악성 행위를 수행하게 할 수 있다는 문제점이 지적되었다. 본 논문에서는 화이트리스트 기반 접근통제 기술이 이러한 DLL 삽입 공격에 효과적으로 대응할 수 있는 방안을 제안한다.
기업이나 기관의 데스크톱 및 엔터프라이즈 서버용 운영체제로 마이크로소프트사의 Windows가 많이 활용되고 있고 사이버 공격의 주요 대상이 되고 있다. 마이크로소프트사는 다양한 보호 기술을 제공하고 주기적인 보안 패치를 통해 노력하고 있지만, 여전히 DLL 인젝션(injection)이나 프로세스 인젝션 등의 공격 위협이 존재하고 있다. 본 논문에서는 Windows 시스템에서 12가지 인젝션 공격 기법에 대해 분석하고, 4개의 응용 프로그램들을 대상으로 인젝션 공격 실험을 수행한다. 실험 결과를 통해 인젝션 공격의 위험성을 파악하고, 마이크로소프트에서에서 제공하는 인젝션 공격에 대한 완화 기술의 유효성을 검증한다. 실험 결과, 현재 응용 프로그램들이 여러 인젝션 공격에 취약함을 알 수 있었다. 최종적으로, 이러한 인젝션 공격에 대한 완화 기법을 제시하고 효용성을 분석하였다.
개인 정보의 탈취에 필요한 악성코드는 Phishing, Pharming메일, VoIP 서비스를 이용하는 Vishing, 모바일 금융을 위장한 SMiShing등에 이용되어진다. 악성코드의 삭제나 치료는 앤티바이러스나 스파이웨어 제거 프로그램을 사용한다. 그런데 Windows 시스템 파일에 기생하여 기생 동작하는 악성코드는 윈도우 운영체제에서 반드시 실행되어야 하는 프로세스인 lsass.exe, winlogon.exe, csrss.exe와 연계되어 있어 치료가 되지 않는다. 사용자가 바이러스의 치료를 위하여 임의로 프로세스를 강제 종료하려 한다면 운영체제 시스템 전체가 리부팅이 발생하거나 블루 스크린이 발생한다. 본 논문에서는 치명적인 결과를 발생하는 Windows 시스템 파일에 기생하는 악성코드를 치료하는 새로운 치료방법을 제안한다. 새로운 치료를 위한 Thread에 종료함수를 임의로 삽입하고 Thread를 제어하여 기생 동작을 종료하고, 종료함수가 가지는 Thread를 다시 Injection 한 후 KILL DLL 클릭하여 삭제한다. 본 논문에서 실험을 한 치료방법과 해결하는 방안은 컴퓨터 바이러스의 대한 획기적인 차원의 연구가 될 것이며 경제와 금융사회의 유비쿼터스보안을 강화하는 초석이 될 것이다.
Delta-like ligand 4 (DLL4) expression in endothelial cells is intimately associated with angiogenic sprouting and vascular remodeling, but the precise mechanism of transcriptional regulation of DLL4 remains incompletely understood. Here, we showed that LIM-domain binding protein 2 (LDB2) plays an important role in regulating basal DLL4 and VEGF-induced DLL4 expression. Knockdown of LDB2 using siRNA enhanced endothelial sprouting and tubular network formation in vitro. Injection of ldb2-morpholino resulted in defective development of intersegmental vessels in zebrafish. Reduction or over-expression of LDB2 in endothelial cells decreased or increased DLL4 expression. LDB2 regulated DLL4 promoter activity by binding to its promoter region and the same promoter region was occupied and regulated by the LMO2/TAL1/GATA2 complex. Interestingly, LDB2 also mediated VEGF-induced DLL4 expression in endothelial cells. The regulation of DLL4 by the LDB2 complex provides a novel mechanism of DLL4 transcriptional control that may be exploited to develop therapeutics for aberrant vascular remodeling.
최근 윈도우즈 운영체제 환경에서 악성코드가 고도화됨에 따라 악의적인 행위를 수행하는 주체가 프로세스가 아닌 경우가 많이 발생하고 있다. 운영체제에 기본적으로 탑재된 프로세스 등에 삽입되어 동작하는 악성코드는 DLL/코드 인젝션과 같은 방식으로 스레드 단위로 동작한다. 이 경우 프로세스 단위로 악성 유무를 진단 및 차단하는 것은 시스템 운영에 심각한 문제를 야기할 수도 있다. 본 논문에서는 프로세스 기반 모니터링 정보를 사용하여 프로세스의 악성유무를 판단하고 차단하는 방법이 가지고 있는 문제점을 나열하고 그에 대한 개선된 방안을 제시한다.
In this work, we have been concerned with developing an intelligent mold design system for plastic injection molding on the AutoCAD. We have concentrated on building a viable environment, including a mold parts database and a menu-driven user interface. This provides a more interactive and interface for selection of optimal mold-base and mold parts in mold design system. This work presents a method which allows the designer to select the mold parts and mold-base directly within an AutoCAD environment. It can also automatically generate detailed 3D drawings of the mold parts and mold-base. The system shows its potential capability for future enhancement. Since the system is independent of the data, it could easily be extended to other mold-bases and mold parts. In addition, it can be linked to the molding analysis system by creating subtracted 3-D models.
Malware propagated via the World Wide Web is one of the most dangerous tools in the realm of cyber-attacks. Its methodologies are effective, relatively easy to use, and are developing constantly in an unexpected manner. As a result, rapidly detecting malware propagation websites from a myriad of webpages is a difficult task. In this paper, we present LoGos, an automated high-interaction dynamic analyzer optimized for a browser-based Windows virtual machine environment. LoGos utilizes Internet Explorer injection and API hooks, and scrutinizes malicious behaviors such as new network connections, unused open ports, registry modifications, and file creation. Based on the obtained results, LoGos can determine the maliciousness level. This model forms a very lightweight system. Thus, it is approximately 10 to 18 times faster than systems proposed in previous work. In addition, it provides high detection rates that are equal to those of state-of-the-art tools. LoGos is a closed tool that can detect an extensive array of malicious webpages. We prove the efficiency and effectiveness of the tool by analyzing almost 0.36 M domains and 3.2 M webpages on a daily basis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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