• 제목/요약/키워드: Hidden URL Detection

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웹 소스코드에 은닉된 Javascript URL 점검체계 (Detection System of Hidden Javascript URLs in Web Source Codes)

  • 박휘랑;조상일;박정규;조영호
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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    • pp.119-122
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    • 2019
  • 최근 웹 변조 공격은 대형 포탈, 은행, 학교 등 접속자가 많은 홈페이지에 악성 URL을 불법 삽입하여 해당 URL을 통해 접속자 PC에 자동으로 악성코드 유포하고 대규모 봇넷(botnet)을 형성한 후 DDoS 공격을 수행하거나 감염 PC들의 정보를 지속적으로 유출하는 형태로 수행된다. 이때, 홈페이지에 삽입되는 악성 URL은 탐지가 어렵도록 Javascript 난독화 기법(obfuscation technique) 등으로 은밀히 삽입된다. 본 논문에서는 웹 소스코드에 은닉된 악성 Javascript URL들에 대한 일괄 점검체계를 제안하며, 구현된 점검체계의 prototype을 활용하여 점검성능에 대한 시험결과를 제시한다.

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GRU 기반 단축 URL 판별 기법을 적용한 하이브리드 피싱 사이트 탐지 시스템 (Hybrid phishing site detection system with GRU-based shortened URL determination technique)

  • 김해수;김미희
    • 전기전자학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.213-219
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    • 2023
  • 경찰청 통계자료에 따르면 코로나19 이후 문자 또는 메신저를 이용한 스미싱(Smishing) 범죄가 급증하였다. 또한 정부 기관에 접수된 공공기관 사칭 건수의 대부분이 백신접종 및 보상 관련하여 가짜 URL(Uniform Resource Locator)을 클릭하도록 유도하는 수법이 다수 사용되었다. 주로 URL의 정보를 숨긴 단축 URL을 사용하며 탐지할 때 URL 기반 탐지방법은 URL의 정보를 숨기면 제대로 탐지할 수 없고, 콘텐츠 기반 탐지 방법은 탐지 속도가 느리고 많은 자원을 사용한다. 이에 본 논문에서는 GRU(Gated Recurrent Units)를 이용한 단축 URL을 판별하는 과정을 통해 일반 URL일 때 transformer를 통한 URL 기반 탐지, 단축 URL일때 XGBoost를 이용한 콘텐츠 기반 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안한 탐지 시스템의 F1-Score는 94.86이었고, 처리시간은 평균 5.4초가 소요되었다.

A Discovery System of Malicious Javascript URLs hidden in Web Source Code Files

  • Park, Hweerang;Cho, Sang-Il;Park, Jungkyu;Cho, Youngho
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.27-33
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    • 2019
  • One of serious security threats is a botnet-based attack. A botnet in general consists of numerous bots, which are computing devices with networking function, such as personal computers, smartphones, or tiny IoT sensor devices compromised by malicious codes or attackers. Such botnets can launch various serious cyber-attacks like DDoS attacks, propagating mal-wares, and spreading spam e-mails over the network. To establish a botnet, attackers usually inject malicious URLs into web source codes stealthily by using data hiding methods like Javascript obfuscation techniques to avoid being discovered by traditional security systems such as Firewall, IPS(Intrusion Prevention System) or IDS(Intrusion Detection System). Meanwhile, it is non-trivial work in practice for software developers to manually find such malicious URLs which are hidden in numerous web source codes stored in web servers. In this paper, we propose a security defense system to discover such suspicious, malicious URLs hidden in web source codes, and present experiment results that show its discovery performance. In particular, based on our experiment results, our proposed system discovered 100% of URLs hidden by Javascript encoding obfuscation within sample web source files.

난독화된 자바스크립트의 자동 복호화를 통한 악성코드의 효율적인 탐지 방안 연구 (An Enhanced method for detecting obfuscated Javascript Malware using automated Deobfuscation)

  • 지선호;김휘강
    • 정보보호학회논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.869-882
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    • 2012
  • 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.

OLE File Analysis and Malware Detection using Machine Learning

  • Choi, Hyeong Kyu;Kang, Ah Reum
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권5호
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    • pp.149-156
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    • 2022
  • 최근 전 세계적으로 사용되는 Microsoft Office 파일에 악성코드를 삽입하는 문서형 악성코드 사례가 증가하고 있다. 문서형 악성코드는 문서 내에 악성코드를 인코딩하여 숨기는 경우가 많기 때문에 백신 프로그램을 쉽게 우회할 수 있다. 이러한 문서형 악성코드를 탐지하기 위해 먼저 Microsoft Office 파일의 형식인 OLE(Object Linking and Embedding) 파일의 구조를 분석했다. Microsoft Office에서 지원하는 기능인 VBA(Visual Basic for Applications) 매크로에 외부 프로그램을 실행시키는 쉘코드, 외부 URL에서 파일을 다운받는 URL 관련 코드 등 다수의 악성코드가 삽입된 것을 확인했다. 문서형 악성코드에서 반복적으로 등장하는 키워드 354개를 선정하였고, 각 키워드가 본문에 등장하는 횟수를 feature 로 정의했다. SVM, naïve Bayes, logistic regression, random forest 알고리즘으로 머신러닝을 수행하였으며, 각각 0.994, 0.659, 0.995, 0.998의 정확도를 보였다.

WhiteList 기반의 악성코드 행위분석을 통한 악성코드 은닉 웹사이트 탐지 방안 연구 (Research on Malicious code hidden website detection method through WhiteList-based Malicious code Behavior Analysis)

  • 하정우;김휘강;임종인
    • 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.