• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제6권2호
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• pp.87-94
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• 2017

최근 각종 공문서와 증빙 서류를 비롯하여 대부분의 문서가 디지털 데이터의 형태로 사용되고 있다. 특히 MS 오피스는 전 세계적으로 공공기관, 기업, 학교, 가정 등 다양한 곳에서 가장 많이 사용하고 있는 문서 편집 소프트웨어로써 악의적인 목적을 가진 사용자들이 해당 문서 프로그램의 범용성을 이용하여 MS 오피스 문서 파일을 악성 행위를 위한 매개체로 사용하고 있으며, 최근에는 단순한 사용자뿐만 아니라 국내외 정부 기관과 주요기업을 비롯하여 기반시설에서도 MS 오피스 문서 파일 형태의 악성코드가 유입되고 있다. MS 오피스 문서에 악성 코드를 삽입하는 방법은 단순히 미할당 영역에 은닉하는 방법을 사용할 뿐만 아니라 매크로 기능을 이용하는 등 다양한 방법을 통해 점점 정교한 형태로 진화되고 있다. 이러한 악성 코드들을 탐지하기 위해서 시그니처를 이용하거나 샌드박스를 이용한 탐지방법이 존재하지만, 유동적이고 복잡해지는 악성 코드들을 탐지하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 포렌식 관점에서 MS 오피스 문서 분석에 필요한 주요 메타데이터와 파일 포맷 구조 분석을 통해 매크로 영역과 그 외 악성 코드가 삽입될 가능성이 존재하는 영역들을 확인함으로써 MS 오피스 문서 파일 내 비정상 요소를 탐지하는 기법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.89-100
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• 2011

최근 웹 사이트를 통해 유포되는 웹 기반 악성코드가 심각한 보안이슈로 대두되고 있다. 기존 웹 페이지 크롤링(Crawling) 기반의 중앙 집중식 탐지기법은, 크롤링 수준을 웹 사이트의 하위링크까지 낮출 경우 탐지에 소요되는 비용(시간, 시스템)이 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 웹 브라우저 이용자가 악성코드 은닉 스크립트가 포함된 웹 페이지에 접속할 경우 이를 동적으로 탐지하여 안전하게 브라우징 해줌으로써, 감염 피해를 예방할 수 있는 웹 브라우저 기반의 탐지도구들 제시하고, 이 도구를 적용한 분산된 웹 브라우저 이용자가 모두 악성코드 은닉 웹 페이지 탐지에 참여하고, 탐지결과를 피드백 함으로써, 웹 사이트의 하부 링크까지 분산적, 동적으로 탐지하고 대응할 수 있는 모델을 제안한다.

• 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.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.93-102
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• 2023

악성코드 분석을 위한 기술 중 하나로 실행 프로그램의 함수 호출 관계를 시퀀스 또는 그래프 작성한 후, 그 결과를 분석하는 기술이 제안되었다. 이러한 기술들은 일반적으로 실행 프로그램 파일의 정적 분석을 통해 함수 호출 코드를 분석하고, 함수 호출 관계를 시퀀스 또는 그래프로 정리한다. 그러나 난독화 된 실행 프로그램의 경우, 실행 프로그램 파일의 구성이 표준구성과 다르기 때문에 정적분석 만으로는 함수 호출관계를 명확히 분석하기 어렵다. 본 논문에서는 난독화 된 실행 프로그램의 함수 호출관계를 분석하기 위한 동적 분석 방법을 제안하고, 제안된 기술을 이용하여 함수 호출관계를 그래프로 구성하는 방법을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.11-20
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• 2019

수많은 기업체, 기관, 개인 사용자가 대규모 DDos(Distributed Denial of Service)공격에 의한 피해에 노출되고 있다. DDoS 공격은 좀비PC라 불리는 수많은 컴퓨터들과 계층적 지령구조를 좀비PC들을 제어하는 네트워크인 봇넷을 통하여 수행된다. 통상의 악성코드 탐지 소프트웨어나 백신은 멀웨어를 탐지하기 위해서 사전에 심층 분석을 통한 멀웨어 시그니처를 밝혀야 하며, 이를 탐지 소프트웨어나 백신에 업데이트하여야 한다. 이 과정은 방대한 시간과 비용이 소모된다. 본고에서는 인공신경망 모델을 이용하여 주기적인 시그니처 사전 업데이트가 필요 없는 봇넷 탐지기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 Word2Vec과 가속화 계층적 밀집도 기반 클러스터링을 활용한다. 제안기법의 봇넷 탐지성능은 CTU-13 데이터셋을 이용하여 평가하였다. 성능평가 결과, 분류 정확도 99.9%로 기존 방법에 비해 우수한 멀웨어 탐지율을 보인다.

• ETRI Journal
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• 제43권1호
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• pp.141-151
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• 2021

Several methods exist for detecting hacking programs operating within online games. However, a significant amount of computational power is required to detect the illegal access of a hacking program in game clients. In this study, we propose a novel detection method that analyzes the protected memory area and the hacking program's process in real time. Our proposed method is composed of a three-step process: the collection of information from each PC, separation of the collected information according to OS and version, and analysis of the separated memory information. As a result, we successfully detect malicious injected dynamic link libraries in the normal memory space.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 춘계학술대회
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• pp.441-444
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• 2016

최근 북한은 핵실험, 미사일 발사 등 물리적 도발은 물론 고위 공직자에 대한 스마트폰 해킹, 금융권에 대한 디도스(DDoS) 공격 등 사이버 테러를 감행하며 한반도 내 위협의 수위를 높이고 있다. 취약점에 대한 해킹, 악성코드 배포 등을 통해 이루어지는 사이버 공격은 일반적으로 최초의 침입과 공격 징후가 감지된 후 데이터 분석을 통해 백신의 라이브러리 추가 및 업데이트, 보안 취약성을 보완하는 등 소극적인 대응 방법을 취하고 있다. 본 논문에서는 프로그램 스스로 취약점을 분석하고 자가 라이브러리 추가, 보안 취약점 해결 등을 수행하는 구글 텐서플로우(TensorFlow) 기반의 기계학습 능력을 갖춘 보안 프로그램에 관한 개념을 연구하고 제안하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.3-17
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• 2021

APT(advanced persistent threat) 공격이란 잠행적이고 지속적인 컴퓨터 해킹 프로세스들의 집합으로 특정 실체를 목표로 행해지는 공격이다[1]. 이러한 APT 공격은 대개 스팸 메일과 위장된 배너 광고 등 다양한 방식을 통해서 이뤄진다. 대부분 송장, 선적 서류(Shipment Document), 구매 주문서(P.O.-Purchase Order) 등으로 위장한 스팸 메일을 통해 유포되기 때문에 파일 이름도 동일하게 위와 같은 이름이 사용된다. 그리고 이러한 정보탈취형(Infostealer) 공격이 가장 2021년 2월 첫째 주 가장 많이 발견된 악성 코드였다[2]. Content Disarm & Reconstruction(이하 CDR)은 백신, 샌드박스에서 막아내지 못한 보안 위협에 대하여 파일 내 잠재적 보안 위협 요소를 원천 제거 후 안전한 파일로 재조합하여 악성코드 감염 위험을 사전에 방지할 수 있는 '콘텐츠 무해화 & 재조합' 기술이다. 글로벌 IT 자문기관 '가트너(Gartner)'에서는 첨부파일 형태의 공격에 대한 솔루션으로 CDR을 추천하고 있다. Open source로 공개된 CDR 기법을 사용하는 프로그램으로 'Dangerzone'이 있다. 해당 프로그램은 대부분의 문서 파일의 확장자를 지원하지만, 한국에서 많이 사용되는 HWP 파일의 확장자를 지원하지 않고 있다. 그리고 Gmail은 악성 URL을 1차적으로 차단해주지만 Naver, Daum 등의 메일 시스템에서는 악성 URL을 차단하지 않아 손쉽게 악성 URL을 유포할 수 있다. 이러한 문제점에서 착안하여 APT 공격을 예방하기 위한 HWP 확장자를 지원하는 'Dangerzone' 프로그램, Naver, Daum 메일 내 URL 검사, 배너형 광고 차단의 기능을 수행하는 Chrome extension을 개발하는 프로젝트를 진행했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1043-1053
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• 2023

악성코드 분석가들은 다양한 경로로 배포되는 악성코드를 분석하고 대응하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 악성코드 개발자들은 분석을 회피하기 위해 다양한 시도를 하고 있다. 대표적인 방법으로는 패킹과 난독화 기법 등이 있다. 기존 연구들은 일반적인 프로그램 언패킹 방법을 제안했으나, 최근의 패커들이 사용하는 OEP 난독화나 API 난독화 기법 등에 대한 대응이 부족하여, 언패킹 과정에서 실패하는 경우가 있다. 본 논문에서는 다양한 패커들이 사용하는 OEP 및 API 난독화 기법을 분석하고, 이를 자동으로 역난독화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 패킹된 프로그램의 메모리를 덤프하여 OEP와 API 난독화에 사용되는 트램폴린 코드를 탐지한다. 이후 트램폴린 코드의 패턴을 분석하여 난독화된 정보를 탐지하고, 언패킹된 프로그램으로 재구성한다. 실험 결과, 제안 시스템이 다양한 패커에 의해 OEP와 API 난독화 기법이 적용된 프로그램을 효과적으로 역난독화할 수 있음을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권10호
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• pp.859-869
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• 2014

최근 몇 년 동안, 난독화 기술은 악성 코드를 보호하기 위해 악용되어 큰 위협이 되고 있다. 특히, 가상 머신 기반으로 난독화된 악성 코드의 경우, 원본 프로그램이 직접적으로 드러나지 않고 가상머신의 의미와 원본 프로그램의 의미가 함께 수행되므로 분석하기 어렵다. 이러한 위협에 대응하기 위하여, 가상 머신 기반으로 난독화된 프로그램을 분석하는 동적 분석 기반의 프레임워크를 제안한다. 첫째, 난독화된 실행파일의 동적 실행 트레이스를 추출한다. 둘째, 동적 실행 트레이스를 중간언어로 변환하고 동적 제어 흐름 그래프를 이용하여 가상 머신의 구조를 추출한다. 결과적으로, 추출된 가상 머신 구조를 이용하여 원본 프로그램의 의미를 추출한다. 본 논문은 최신 상용 난독화 도구로 난독화된 실행파일에서 원본 프로그램을 추측할 수 있는 방안을 제시한다. 개발된 도구는 가상 머신 기반으로 난독화된 프로그램을 이해하고 프로그램 분석 기법을 적용하는 데 활용될 수 있으며 추출된 원본 프로그램의 요약 의미를 이용하여 추가적인 분석을 적용할 수 있을 것으로 기대한다.