• 정보보호학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1087-1097
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• 2017

스마트 폰의 보급률이 증가함에 따라 스마트 폰을 대상으로 하는 악성코드들이 증가하고 있다. 360 Security의 스마트 폰 악성코드 통계에 따르면 2015년 4분기에 비해 2016년 1분기에 악성코드가 437% 증가하는 수치를 보였다. 특히 이러한 스마트 폰 악성코드 유포의 주요 수단인 악성 어플리케이션들은 사용자 정보 유출, 데이터 파괴, 금전 갈취 등을 목적으로 하는데 운영 체제나 프로그래밍 언어가 제공하는 기능을 제어할 수 있게 해주는 인터페이스인 API에 의하여 동작하는 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 정적 분석으로 도출한 어플리케이션 내 API의 패턴을 지도 학습 기법으로 머신에 학습하여 정상 어플리케이션과 악성 어플리케이션 내의 API 패턴의 유사도에 따라 악성 어플리케이션을 탐지하는 메커니즘을 제시하고 샘플 데이터에 대하여 해당 메커니즘을 사용하여 도출한 label 별 탐지율과 탐지율 개선을 위한 기법을 보인다. 특히, 제안된 메커니즘의 경우 신종 악성 어플리케이션의 API 패턴이 기존에 학습된 패턴과 일정 수준 유사한 경우 탐지가 가능하며 향후 어플리케이션의 다양한 feature를 연구하여 본 메커니즘에 적용한다면 anti-malware 체계의 신종 악성 어플리케이션 탐지에 사용될 수 있을 것이라 예상된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권6호
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• pp.589-593
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• 2008

오늘날 모바일 기기들의 발전과 통신망의 고속화, 광역화와 함께 사용자의 중요한 정보를 유출하거나 특정 기기의 사용을 방해하는 보안 위협도 점점 증가하고 있다. 모바일 기기에서 널리 사용될 것이라 예상되는 임베디드 리눅스 또한 이러한 보안 위협으로부터 안전하지 못하다. 본 논문에서는 임베디드 리눅스를 위협하는 악성 프로그램의 특징에 대해 알아보고 그에 대한 대응책으로 임베디드 시스템의 특성을 고려한 서명 검증 방식을 이용한 악성 프로그램 차단 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 악성 프로그램 검사 엔진 서버와 LSM 기반의 커널 모듈로 구현된 시스템으로 구성되며, 메모리에 상주하여 악성 프로그램을 감시하는 일반적인 실시간 감시 프로그램과는 달리, 커널 레벨에서 프로그램이 실행되는 순간 파일의 변조 여부를 검사하여 악성 프로그램의 실행을 사전 차단한다. 실험을 통해 제안한 시스템이 적은 오버헤드로 악성 프로그램의 실행을 효과적으로 사전 차단하는 것을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.91-98
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• 2010

NAC(Network Access Control)는 운영체제 보안 패치 미 적용 혹은 AV(Anti-Virus)미설치 컴퓨터 등 웜의 공격대상이 되어 내부망에 바이러스를 유포하는 엔드 포인트 사용자 보안에 대한 솔루션으로 개발되었다. 현재 시장에 상용화된 NAC 제품들이 경우 연결 전 보안기능(pre-connect)기술들은 많이 발전되어 있으나, 정상적인 인증을 통해 연결된 이후에 발생하는 위협을 탐지하는 위협 관리 기능(post-connect)이 대체적으로 부족한 상태이며, 이에 따라 Zero-day 공격, 악성코드 감염 등으로 NAC 사용자들이 지속적으로 피해를 입고 있는 상황이다. 본 논문에서는 이러한 post-connect단계에서의 문제점을 해결하고자 기존에 사용되던 단말에 대한 인증과 정책 위반 여부 검사 외에 각 단말이 발생시키는 트래픽 정보와 Agent를 통해 획득한 각 단말의 정보, 그리고 Network Scanner에서 획득한 Open Port와 네트워크 구성 변경 정보를 활용하여 정상 Behavior profile을 생성하고 이를 기반으로 악성코드 감염 시스템을 탐지하는 시스템을 제안한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.149-156
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• 2023

OOXML-based MS-Office digital files are extensively utilized by businesses and organizations worldwide. However, OOXML-based MS-Office digital files are vulnerable to forgery and corruption attack by including hidden suspicious information, which can lead to activating malware or shell code being hidden in the file. Such malicious code can cause a computer system to malfunction or become infected with ransomware. To prevent such attacks, it is necessary to analyze and detect the corruption of OOXML-based MS-Office files. In this paper, we examine the weaknesses of the existing OOXML-based MS-Office file structure and analyzes how concealment and forgery are performed on MS-Office digital files. As a result, we propose a system to detect hidden data effectively and proactively respond to ransomware attacks exploiting MS-Office security vulnerabilities. Proposed system is designed to provide reliable and efficient detection of hidden data in OOXML-based MS-Office files, which can help organizations protect against potential security threats.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.259-263
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• 2015

다수 사용자들이 이용하는 범용 어플리케이션에 존재하는 원격권한 획득이 가능한 취약점을 악용한 공격이 증가하고 있다. 특히, 플래시 플레이어는 브라우저, 오피스 등 다양한 플랫폼에서 사용이 되고 있어, 공격의 주요 대상이 되고 있으며 이를 대응하기 위한 연구가 진행되고 있다. 하지만 기존의 연구는 ActionScript에 대한 사전 분석된 특성을 이용해 탐지하기 때문에 신종/변종 탐지에 한계가 있다. 한계점의 개선을 위해 본 논문에서는 사전 분석된 특성을 사용하지 않고 플래시의 Tag빈도를 기계학습을 적용해 악성/정상 플래시에 대한 분류방법을 제안하며, 실험을 통해 제안한 방법이 기존 연구의 한계점을 극복하고 신종/변종 악성 플래시를 효과적으로 탐지 할 수 있음을 검증한다.

• ETRI Journal
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• 제39권3호
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• pp.406-416
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• 2017

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권9호
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• pp.4706-4726
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• 2019

The paper is devoted to the detailed description of the distributed system for gathering data from Windows-based workstations and servers. The research presented in the beginning demonstrates that neither a solution for gathering data on attacks against Windows based PCs is available at present nor other security tools and supplementary programs can be combined in order to achieve the required attack data gathering from Windows computers. The design of the newly proposed system named Colander is presented, too. It is based on a client-server architecture while taking much inspiration from previous attempts for designing systems with similar purpose, as well as from IDS systems like Snort. Colander emphasizes its ease of use and minimum demand for system resources. Although the resource usage is usually low, it still requires further optimization, as is noted in the performance testing. Colander's ability to detect threats has been tested by real malware, and it has undergone a pilot field application. Future prospects and development are also proposed.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.1-8
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• 2018

최근 인터넷의 발전과 동시에 인터넷을 이용한 악성코드 유포는 가장 심각한 사이버 위협 중 하나이며, 탐지 우회 기법이 적용된 악성코드 유포 기술 또한 발전하고 있어, 이를 탐지하고 분석하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 기존의 악성코드 유포 웹페이지 탐지 시스템은 시그니처 기반이어서 난독화된 악성 자바스크립트는 탐지가 거의 불가능하며, 탐지 패턴을 지속적으로 업데이트해야 하는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 지능화된 악성코드 유포 웹사이트를 효과적으로 분석 및 탐지할 수 있는 리얼 브라우저를 이용한 지능형 악성코드 유포 웹페이지 탐지 시스템을 제안하고자 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.287-294
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• 2016

APT(Advanced Persistent Threat)공격은 기관, 기업의 정보통신 설비에 대한 중단 또는 핵심정보의 획득을 목적으로 장기간 IT인프라, 업무환경, 임직원 정보 등의 다양한 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 제로데이 공격, 사회공학적기법 등을 이용하여 공격을 실행한다. 악성 시그니처 탐지 등의 단편적인 사이버 위협대응 방법으로는 APT 공격과 같이 고도화된 사이버 공격에 대응하기 어렵다. 본 논문에서는 APT 공격 대응 방안 중 하나로 이종 시스템 로그(Heterogeneous System Log)를 빅데이터로 활용하고, 패턴기반 탐지 방법과 이상 징후 탐지 방법을 병합하여 사이버 침해시도를 탐지하는 모델을 제시하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.1-6
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• 2019

Recently, big data and artificial intelligence (AI) based on communication systems have become one of the hottest issues in the technology sector, and methods of analyzing big data using AI approaches are now considered essential. This paper presents diverse paradigms to subjects which deal with diverse research areas, such as image segmentation, fingerprint matching, human tracking techniques, malware distribution networks, methods of intrusion detection, digital image watermarking, wireless sensor networks, probabilistic neural networks, query processing of encrypted data, the semantic web, decision-making, software engineering, and so on.