• 융합보안논문지
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• 제8권2호
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• pp.63-70
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• 2008

최근 발생하는 다양한 악성 프로그램을 분석해 보면, 해당 악성 프로그램을 쉽게 분석할 수 없도록 하기 위해 다양한 분석 방해 기법들이 적용되고 있다. 그러나, 분석 방해 기법들이 적용될수록, 악성프로그램의 PE파일 헤더에는 정상적인 일반 PE파일의 헤더와는 다른 특징이 더 많이 나타난다. 본 논문에서는 이를 이용하여 악성 프로그램을 탐지할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해, PE파일 헤더의 특징을 표현할 수 있는 특징 벡터(Characteristic Vector, CV)를 정의하고, 정상 실행 파일의 특징 벡터의 평균(ACVN)과 악성 실행 파일의 특징 벡터의 평균(ACVM)을 사전 학습을 통해 추출한다. 이후, 임의 파일의 특징 벡터와 ACVN, ACVM간의 Weighted Euclidean Distance(WED)를 계산하고, 이를 기반으로 해당 파일이 정상파일인지 혹은 악성 실행 파일인지를 판단하는 기술을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권1호
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• pp.43-50
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• 2013

파일 식별과 분석은 컴퓨터 포렌식 수사과정에서 디지털증거 획득 및 증거분석에 중요한 요소이며 지금까지 많은 연구가 진행되었다. 그러나 실행파일의 식별과 분석은 주로 악성코드에 대해 연구되어 왔기 때문에, 저작권침해 사고와 같은 일반적인 실행파일을 세부적으로 분류하고 탐지해야 할 경우에는 기존의 악성코드 분류 방법은 적용되기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 실행파일 헤더내 문서화되지 않은 정보의 유사도 측정에 근거한 비교를 통해 실행파일을 세부적으로 분류할 수 있는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 실행파일의 헤더에 포함된 정보를 이용하기 때문에 일반적인 실행파일뿐만 아니라 기존의 악성코드 및 새로운 악성코드와 변종 그리고 실행압축, 코드변형, 가상화 및 난독화된 실행파일 분류에도 활용이 가능하다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2004년도 춘계학술발표대회논문집
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• pp.117-120
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• 2004

본 고에서는 악성 프로그램을 탐지하기 위해 특정 프로그램 실행시 해당 파일 구조를 분석하여 악성 프로그램을 탐지하기 위해 Michael Weber, Matthew Schmid, Michaei Schatz와 David Geyer에 의해 제안된 실행코드 탐지 방식을 분석하고 있다. 제안된 방식에서는 기존 방법에서 사용하고 있는 악성 프로그램의 시그니처 분석을 통한 탐지 방법과 다르게 윈도우 PE 파일 형태의 파일 구조를 가지고 있는 실행 프로그램의 문맥 분석을 통해 알려지지 않은 악성 프로그램을 탐지함을 목적으로 하고 있다. 제안된 방식에서는 특히 PEAT(Portable Executable Analysis Toolkit)라는 이동 실행 분석 툴 킷을 개발, 사용함으로써 악성프로그램을 탐지 하고 있는데 이 툴 킷은 PE 파일 구조를 가진 임의의 애플리케이션에 대해 악성코드의 존재 여부를 밝힐 수 있는 실행시 구조적 특징을 이용한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1313-1322
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• 2016

최근 인터넷을 통한 공공 기관이나 금융권에 대한 바이러스 및 해킹 공격이 더욱 지능화, 고도화되고 있다. 특히, 지능형 지속 공격인 APT(Advanced Persistent Threat)가 중요한 사이버 위협으로 주목을 받았는데 이러한 APT 공격은 기본적으로 네트워크상에서 악성 코드의 유포를 통해 이루어진다. 본 논문에서는 스마트 제조 산업에서 사용할 수 있도록 네트워크상에서 전송되는 PE(Portable Executable) 파일을 효과적으로 탐지하고 추출하여 악성코드 분석을 효과적으로 할 수 있는 방법을 제안하였다. PE 파일만 고속으로 추출하여 저장하는 기능을 공개 침입 탐지 툴인 Snort의 전처리기단에서 구현한 후 이를 하드웨어 센서 장치에 탑재하여 실험한 결과, 네트워크상에서 전송되는 악성 의심 코드인 PE 파일을 정상적으로 탐지하고 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제16C권5호
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• pp.555-562
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• 2009

악성코드 사고 조사에서 가장 중요한 것은 신속하게 악성코드를 탐지하고 수집하는 것이다. 기존의 조사 방법은 시그니쳐 기반의 안티바이러스 소프트웨어를 이용하는 것이다. 시그니쳐 기반의 탐지는 실행파일 패킹, 암호화 등을 통해 쉽게 탐지를 회피할 수 있다. 그렇기 때문에 악성코드 조사에서 패킹을 탐지하는 것도 중요한 일이다. 패킹탐지는 패킹 시그니쳐 기반과 엔트로피 기반의 탐지 방법이 있다. 패킹 시그니쳐기반의 탐지는 새로운 패킹을 탐지하지 못하는 문제가 있다. 그리고 엔트로피 기반의 탐지 방법은 오탐의 문제가 존재한다. 본 논문에서는 진입점 섹션의 엔트로피 통계와 패킹의 필수적인 특징인 'write' 속성을 이용하여 패킹을 탐지하는 기법을 제시한다. 그리고 패킹 PE 파일을 탐지하는 도구를 구현하고 도구의 성능을 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.103-106
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• 2023

코로나 팬데믹 사태로 인해 업무환경이 재택근무를 하는 환경으로 바뀌고 악성코드의 변종 또한 빠르게 발전하고 있다. 악성코드를 분석하고 백신 프로그램을 만들면 새로운 변종 악성코드가 생기고 변종에 대한 백신프로그램이 만들어 질 때까지 변종된 악성코드는 사용자에게 위협이 된다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 악성파일 여부를 예측하는 방법을 제시하였다. 일반적인 악성코드의 구조를 갖는 Portable Executable 구조 파일을 파이썬의 LIEF 라이브러리를 사용하여 Certificate, Imports, Opcode 등 3가지 feature에 대해 정적분석을 하였다. 학습 데이터로는 정상파일 320개와 악성파일 530개를 사용하였다. Certificate는 hasSignature(디지털 서명정보), isValidcertificate(디지털 서명의 유효성), isNotExpired(인증서의 유효성)의 feature set을 사용하고, Imports는 Import Address Table의 function 빈도수를 비교하여 feature set을 구축하였다. Opcode는 tri-gram으로 추출하여 빈도수를 비교하여 feature set을 구축하였다. 테스트 데이터로는 정상파일 360개 악성파일 610개를 사용하였으며 Feature set을 사용하여 random forest, decision tree, bagging, adaboost 등 4가지 머신러닝 알고리즘을 대상으로 성능을 비교하였고, bagging 알고리즘에서 약 0.98의 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.503-506
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• 2004

임베디드 시스템을 위한 가상 기계 기술은 모바일 디바이스와 디지털 TV 등에 탑재할 수 있는 핵심 기술로 다운로드 솔루션에서는 꼭 필요한 소프트웨어 기술이다. 현재 EVM(Embedded Virtual Machine)이라 명명되어진 임베디드 시스템을 위한 가상 기계에 대한 연구가 진행 중이며, 임베디드 시스템을 위한 실행파일 포맷인 EVM 파일 포맷이 설계 되었다. EVM 파일 포맷은 이진 스트림 형태로 구성되어 있기 때문에, EVM 파일의 형태를 분석하고 각각의 정보를 보다 용이하게 접근하는 데는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 클래스 파일과 PE 파일 등 기존의 가상 기계를 위한 파일들에 대한 시각화 브라우저들의 분석을 기반으로 하여 EVM 파일 포맷을 위한 시각화 브라우저를 설계하고 구현한다. EVM 파일 포맷을 위한 시각화 브라우저를 통해서 EVM 파일에 대한 분석을 보다 편리하게 진행하고 EVM 파일이 갖는 정보에 대한 접근을 용이하게 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.647-650
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• 2003

가상 기계 개념은 목적 기계에 영향을 받지 않는 컴파일러의 중간언어로부터 시작되었다. 즉, 기존에는 실행 프로그램이 하드웨어와 운영체제에 종속적이었으나 가상 기계는 플랫폼 독립을 가능하게 한다. 임베디드 시스템이란 전용 동작을 수행하거나 또는 특정 임베디드 소프트웨어 응용 프로그램과 함께 사용되도록 디자인된 특정 컴퓨터 시스템 또는 컴퓨팅 장치를 말한다. 임베디드 시스템을 위한 가상 기계 기술은 모바일 장치와 디지털-TV 등에 탑재할 수 있는 핵심 기술과 다운로드 솔루션을 이용한 동적인 실행 기술이 요구된다. 또한 컨텐츠 개발을 쉽게 하기 위해서 다양한 언어를 지원하고 언어들 간의 통합이 가능하다. 본 논문에서는 클래스 파일 포맷, PE 파일 포맷 등 기존의 가상 기계를 위한 파일 포맷들의 분석을 기반으로 하여 임베디드 시스템을 위한 실행 파일 포맷인 EVM 파일 포맷을 제안한다. EVM 파일 포맷은 언어 통합을 지원하고 구조가 간결하며 확장이 용이한 특징을 지닌다. 또한 메타데이터와 중간언어(SIL)가 서로 독립적으로 구성되어 분석이 쉽고 타입 체크가 괸리한 구조이다.

• 융합보안논문지
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• 제6권3호
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• pp.59-67
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• 2006

최근 개인 PC 해킹과 경제적 이익을 목적으로 하는 게임 해킹이 급증하면서 윈도우즈 시스템을 대상으로 하는 특정 목적의 악성코드들이 늘어나고 있다. 악성코드가 은닉 채널 사용이나 개인 방화벽과 같은 보안 제품 우회, 시스템 내 특정 정보를 획득하기 위한 기술로 대상 프로세스의 메모리 내에 코드나 DLL을 삽입하는 기술이 보편화되었다. 본 논문에서는 대상 프로세스의 메모리 영역에 코드를 삽입하여 실행시키는 기술에 대해 분석한다. 또한 피해 시스템에서 실행중인 프로세스 내에 인젝션 된 DLL을 추출하기 위해 파일의 PE 포맷을 분석하여 IMPORT 테이블을 분석하고, 실행중인 프로세스에서 로딩중인 DLL을 추출하여 명시적으로 로딩된 DLL을 추출하고 분석하는 기법에 대해 설명하였다. 인젝션 기술 분석과 이를 추출하는 기술을 통해 피해시스템 분석시 감염된 프로세스를 찾고 분석하는 시발점이 되는 도구로 사용하고자 한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.451-461
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• 2021

다양한 스마트 기기의 보급으로 인하여 악성코드로 인한 피해를 더욱 심각해지면서 머신러닝 기술을 활용한 악성코드 탐지 기술이 주목 받고 있다. 그러나 코드의 단편적인 특성만을 기반으로 머시러닝의 학습 데이터를 구성할 경우, 이를 회피하는 변종 및 신종 악성코드는 여전히 제작하기 쉽다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 방법으로 악성코드의 함수호출 관계를 학습 데이터로 사용하는 연구가 주목받고 있다. 특히, GNN을 활용하여 그래프의 유사도를 측정함으로써 보다 향상된 악성코드 탐지가 가능할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 GNN을 악성코드 탐지에 활용하기 위해 바이너리 코드로부터 함수 호출 그래프를 생성하는 효율적인 방안을 제안한다.