Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.27
no.5
/
pp.1077-1086
/
2017
Malware mutants based on existing malware is widely used because it can easily avoid the existing security system even with a slight pattern change. These malware appear on average more than 1.6 million times a day, and they are gradually expanding to IoT / ICS as well as cyber space, which has a large scale of damage. In this paper, we propose an analytical method based on features of PE Section and DLL that do not give much significance, rather than pattern-based analysis, Sandbox-based analysis, and CFG, Strings-based analysis. It is expected that the proposed model will be able to cope with effective malicious code in case of combined operation of various existing analysis technologies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.11
no.2
/
pp.959-981
/
2017
Existing Android malware detection approaches mostly have concentrated on superficial features such as requested or used permissions, which can't reflect the essential differences between benign apps and malware. In this paper, we propose a quantitative calculation model of application risks based on the key observation that the essential differences between benign apps and malware actually lie in the way how permissions are used, or rather the way how their corresponding permission methods are used. Specifically, we employ a fine-grained analysis on Android application risks. We firstly classify application risks into five specific categories and then introduce comprehensive risk, which is computed based on the former five, to describe the overall risk of an application. Given that users' risk preference and risk-bearing ability are naturally fuzzy, we design and implement a fuzzy logic system to calculate the comprehensive risk. On the basis of the quantitative calculation model, we propose a risk classification based approach for Android malware detection. The experiments show that our approach can achieve high accuracy with a low false positive rate using the RandomForest algorithm.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2013.10a
/
pp.127-130
/
2013
Apple's iPhone was released and the SmartPhone craze started in the world. Then, Many kind of SmartPhone released on the market, the number of subscribers increased explosively for the convenience of SmartPhone. By SmartPhone users increases rapidly, the number of Malware targeting SmartPhones increased explosively. The SmartPhone Malware, tend to increase explosively in 2012 beginning to be discovered in earnest from the second half of 2011, and is continuously increasing even now. In this paper, describes the status and trends of SmartPhone Malware, through the analysis of trends in the SmartPhone Malware, we describe the future prospects of SmartPhone Malware.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.32
no.2
/
pp.381-390
/
2022
Many attempts have been made to apply image recognition based on machine learning which has recently advanced dramatically to malware detection. They convert executable files to images and train deep learning networks like CNN to recognize or categorize dangerous executable files, which shows promising results. In this study, we are looking for an effective image generation method that may be used to identify malware using machine learning. To that end, we experiment and assess the effectiveness of various image generation methods in relation to malware detection. Then, we suggest a linear image creation method which represents control flow more clearly and our experiment shows our method can result in better precision in malware detection.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.22
no.2
/
pp.283-293
/
2012
A new type of malware that extracts personal and account data over an extended period of time and that apparently is resistant to detection by vaccines has been identified. Generally, a malware is installed on a computer through network-to-network connections by utilizing Web vulnerabilities that contain injection, XSS, broken authentication and session management, or insecure direct-object references, among others. After the malware executes registration of an arbitrary service and an arbitrary process on a computer, it then periodically communicates the collected confidential information to a hacker. This paper is a systematic approach to analyzing a new type of malware called "winweng," a kind of worm that frequently made appearances during the first half of 2011. The research describes how the malware came to be in circulation, how it infects computers, how its operations expose its existence and suggests improvements in responses and countermeasures. Keywords: Malware, Worm, Winweng, SNORT.
A registry is a hierarchy database which is designed to store information necessary for operating system and application programs in Windows operating system, and it is involved in all activities such as booting, logging, service execution, application execution, and user behavior. Digital forensic is widely used. In recent years, malicious codes have penetrated into systems in a way that is not recognized by the user, and valuable information is leaked or stolen, causing financial damages. Therefore, this study proposes a method to detect malicious code by using a shareware application without using expensive digital forensic program, so as to analysis hacking methods and prevent hacking damage in advance.
Recently, the number of APT(Advanced Persistent Threats) attack using malware has been increasing, and research is underway to prevent and detect them. While it is important to detect and block attacks before they occur, it is also important to make an effective response through an accurate analysis for attack case and attack type, these respond which can be determined by analyzing the attack group of such attacks. Therefore, this paper propose a framework based on genetic algorithm for analyzing malware and understanding attacker group's features. The framework uses decompiler and disassembler to extract related code in collected malware, and analyzes information related to author through code analysis. Malware has unique characteristics that only it has, which can be said to be features that can identify the author or attacker groups of that malware. So, we select specific features only having attack group among the various features extracted from binary and source code through the authorship clustering method, and apply genetic algorithm to accurate clustering to infer specific features. Also, we find features which based on characteristics each group of malware authors has that can express each group, and create profiles to verify that the group of authors is correctly clustered. In this paper, we do experiment about author classification using genetic algorithm and finding specific features to express author characteristic. In experiment result, we identified an author classification accuracy of 86% and selected features to be used for authorship analysis among the information extracted through genetic algorithm.
With cyberattack techniques on the rise, there have been increasing developments in the detection techniques that defend against such attacks. However, cyber attackers are now developing fileless malware to bypass existing detection techniques. To combat this trend, security vendors are publishing analysis reports to help manage and better understand fileless malware. However, only fragmentary analysis reports for specific fileless cyberattacks exist, and there have been no comprehensive analyses on the variety of fileless cyberattacks that can be encountered. In this study, we analyze 10 selected cyberattacks that have occurred over the past five years in which fileless techniques were utilized. We also propose a methodology for classification based on the attack techniques and characteristics used in fileless cyberattacks. Finally, we describe how the response time can be improved during a fileless attack using our quick and effective classification technique.
International journal of advanced smart convergence
/
v.11
no.3
/
pp.23-27
/
2022
In this paper, we explore a new type of Android evasive malware based on the Sequential Probability Ratio Test (SPRT) that does not perform malicious task when it discerns that dynamic analyzer is input generator. More specifically, a new type of Android evasive malware leverages the intuition that dynamic analyzer provides as many inputs within a certain amount of time as possible to Android apps to be tested, while human users generally provide necessary inputs to Android apps to be used. Under this intuition, it harnesses the SPRT to discern whether dynamic analyzer runs in Android system or not in such a way that the number of inputs per time slot exceeding a preset threshold is regarded as evidence that inputs are provided by dynamic analyzer, expediting the SPRT to decide that dynamic analyzer operates in Android system and evasive malware does not carry out malicious task.
International Journal of Computer Science & Network Security
/
v.22
no.6
/
pp.172-180
/
2022
Crypto-mining malware (known as crypto-jacking) is a novel cyber-attack that exploits the victim's computing resources such as CPU and GPU to generate illegal cryptocurrency. The attacker get benefit from crypto-jacking by using someone else's mining hardware and their electricity power. This research focused on the possibility of detecting the potential crypto-mining malware in an environment by analyzing both static and dynamic approaches of deep learning. The Program Executable (PE) files were utilized with deep learning methods which are Long Short-Term Memory (LSTM). The finding revealed that LTSM outperformed both SVM and RF in static and dynamic approaches with percentage of 98% and 96%, respectively. Future studies will focus on detecting the malware using larger dataset to have more accurate and realistic results.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.