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.
개인 및 기업의 업무 처리 시 컴퓨터 사용이 일반화됨에 따라 각종 문서 파일들이 디지털 형태로 생성되고 이메일, USB등 다양한 매체를 통해 이동, 복사되고 있다. 이러한 디지털 자료를 면밀히 분석하면 문서 작업 중 발생한 편집 이력을 추적할 수 있다. 이에 관하여 복합문서 파일 형식에 대한 연구는 있었으나 새로운 OOXML형식에 대해서 파일의 작성 과정을 파악하기 위한 저장되지 않은 파일을 찾거나 내부 작성 순서를 추적하고 서로 다른 문서 파일간의 연관성을 분석하는 방법에 대한 연구는 없었다. 향후 OOXML형식 디지털 문서의 사용이 더욱 증가할 것이며, 이러한 편집이력 추적 연구는 문서 파일에 대한 디지털 포렌식 수사에 큰 도움이 될 것이다. 따라서 본 논문은 OOXML형식 문서에 대해서 포렌식 관점을 가지고 문서파일의 내부 작성순서를 분석하고 파일 간 연관성을 추적하는 조사 방법을 제시한다.
MS 오피스는 국내뿐만 아니라 세계적으로 널리 사용되는 오피스 소프트웨어이다. 여러 버전 중 MS 오피스 2007부터 최신 버전인 MS 오피스 2016까지 문서 구조에 OOXML 형식이 사용되고 있다. 이와 관련해 대표적인 안티-포렌식 행위인 데이터 은닉에 대한 방법이 연구, 개발되어 은닉된 데이터에 대한 탐지 방법은 디지털 포렌식 수사 관점에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 기존에 발표된 OOXML 형식의 MS 오피스 문서에 데이터 은닉 및 탐지에 관한 두가지 연구를 소개한 뒤 두 연구의 탐지 방법을 우회하는 데이터 삽입 방법과 MS 오피스 엑셀, 파워포인트의 데이터인 시트, 슬라이드 등을 은닉하는 방법을 제시한다. 이와 같은 방법으로 은닉된 데이터를 탐지할 수 있는 향상된 탐지 알고리즘 또한 제시한다.
최근 침해사고에서 오피스 문서를 통한 공격 비중이 높아지고 있다. 오피스 문서 어플리케이션의 보안이 점차 강화되어왔음에도 불구하고 공격기술의 고도화, 사회공학 기법의 복합적 사용으로 현재도 오피스 문서를 통한 공격이 유효하다. 본 논문에서는 악성 OOXML(Office Open XML) 문서 탐지 방법과 탐지를 위한 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 공격에 사용된 악성파일과 정상파일을 악성코드 저장소와 검색엔진에서 수집하였다. 수집한 파일들의 악성코드 유형을 분석하여 문서 내 악성 여부를 판단하는데 유의미한 의심 개체요소 6가지를 구분하였으며, 악성코드 유형별 개체요소 탐지 방법을 제안한다. 또한, 탐지 방법을 바탕으로 OOXML 문서 기반 악성코드 탐지 프레임워크를 구현하여 수집된 파일을 분류한 결과 악성 파일셋 중 98.45%에 대해 탐지함을 확인하였다.
디지털 시대의 발전과 더불어, 디지털 자료의 중요성과 그로 인한 디지털 포렌식 수사의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 디지털 증거의 수집 및 분석 과정에서 정보저장매체의 손상이나 안티포렌식 등으로 발생하는 주요 문제점인 손상된 파일의 데이터 식별 불가능으로 증거 수집이 원활하게 이뤄지지 않고 있다. 또한, 손상된 파일복구를 위한 기존 도구의 기술적 한계로 인해 복구에 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문은 디지털 자료 생성에 활용되는 손상된 MS Office 파일의 복구 방안을 제시하고자 한다. 복구 방안 제시를 위하여 MS Office 파일 구조인 OOXML포맷을 분석하고, 기존 복구 도구의 한계를 극복하기 위한 새로운 접근 방식을 제시한다. 이를 통해 손상된 데이터를 보다 효율적으로 복구하고 식별할 수 있는 방안을 마련함으로써 디지털 포렌식 분야에서 증거 수집의 질을 향상하는데 기여하고자 한다.
본 논문에서는 권한이 없는 불법적인 이용자로부터의 전자문서 유출을 사전에 차단하기 위한 문서관리 시스템을 제안한다. 이를 위해 각 문서를 OOXML을 이용하여 페이지별로 분리하고 분리한 페이지에 대하여 각각의 대칭키로 암호화하여 저장한다. 암호화된 문서의 복호화를 위해 각각의 대칭키를 랜덤하게 생성한 OTP로 암호화하여 서버의 개인키로 전자서명 한 후 사용자의 공개키로 암호화하여 전송한다. 사용자는 자신의 개인키를 이용하여 대칭키를 획득하여 문서를 복호화하여 열람할 수 있다.
최근 MS Office 파일 내에 악성 스크립트 등이 은닉된 멀웨어 파일이 발견되고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기법을 적용하여 악성 디지털 파일을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. MS Office 파일 내 OLE VBA 매크로 기능을 악용하여 악성 스크립트를 검출하거나, OOXML 구조 분석을 통해 CDH/LFH/ECDH 내부 필드 값에 악성 스크립트를 탐지하고, OOXML 구조에서 참조되지 않는 비정상적인 CDH/LFH 정보를 추가한 경우 이를 검출할 수 있는 메커니즘을 제시하였다. 그리고 VirusTotal 악성 스크립트 판별 기능을 이용하여 MS Office 파일에 대한 악의적 손상 여부 자동 판별하는 기능을 이용하여 머신러닝 기반 통합 소프트웨어를 설계 및 구현하였다. 실험 결과 파일 손상 여부를 자동 판별할 수 있으며 최적의 머신러닝 모델을 이용하여 임의의 MS Office 파일에 대해 향상된 검출 성능을 제공하는 것을 확인하였다.
MS Office suit software is the most widely used electronic documents by a large number of users in the world, which has absolute predominance in office software market. MS Office 2007-2013 documents, which use new office open extensible markup language (OOXML) format, could be illegally used as cover mediums to transmit secret information by offenders, because they do not easily arouse others suspicion. This paper proposes nine forensic methods and an integrated forensic tool for OOXML format documents on the basis of researching the potential information hiding methods. The proposed forensic methods and tool cover three categories; document structure, document content, and document format. The aim is to prevent covert communication and provide security detection technology for electronic documents downloaded by users. The proposed methods can prevent the damage of secret information embedded by offenders. Extensive experiments based on real data set demonstrate the effectiveness of the proposed methods.
본 논문에서는 접근제어 환경에서 하나의 문서에 대하여 세분화된 페이지 정보를 권한별로 제공할 수 있는 전자문서 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 일방향의 특성을 가지는 해쉬 체인을 이용해 계층식별자를 생성함으로써 기존 시스템과 달리 모든 사용자의 키 정보를 소유할 필요가 없다. 또한, 해쉬 체인 기반의 계층식별자와 랜덤하게 생성한 그룹식별자를 조합해 그룹키를 생성함으로써 페이지별 대칭키를 이용한 문서 암호화 기법에 키 생성 및 관리 문제를 해결함과 동시에 그룹 구성원 이동에 따른 동적 변화에 유연하게 대처할 수 있다. 마지막으로 실험을 통해 기존 전자문서 관리 시스템과 비교, 분석한 결과 문서 암 복호화 속도, 페이지별 암 복호화 속도에서 우수함을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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