• 융합보안논문지
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• 제20권5호
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• pp.75-80
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• 2020

지난해에 이어 랜섬웨어로 인한 피해가 계속 증가되고 있으나 군내 사이버작전 수행지침에 별도의 랜섬웨어 유형 분류없이 사이버 작전 상황을 관리하고 있는 실정이다. 그러나 랜섬웨어는 다른 악성코드와 달리 조치내용과 파급력을 고려할 때, 한 순간 모든 국방업무를 마비시킬 수 있는 위협요소로 군은 랜섬웨어를 재평가하고 이에 따른 대비책을 강구해야 한다. 이에 따라 본 논문에서는 정보보안 위험관리 기반의 국방정보화 관련 자산, 취약점, 위협 등을 분석하고, 랜섬웨어 위협으로부터 국방업무의 연속성을 확보하기 위한 대안을 제시하고자 한다.

• 산업융합연구
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• 제21권9호
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• pp.41-48
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• 2023

최근 들어 개인, 기업, 국가 등 사회 전반에 랜섬웨어에 의한 피해가 급증하고 있으며 그 규모도 점차 커지고 있다. 랜섬웨어는 사용자 컴퓨터 시스템에 침입하여 사용자의 중요 파일들을 암호화하여 사용자가 해당 파일들을 사용하지 못하게 하고 그 댓가로 금품을 요구하는 악의적인 소프트웨어이다. 랜섬웨어는 기타 다른 악의적인 코드들에 비해 공격기법이 다양하고 정교하여 탐지가 어렵고 피해 규모가 크기 때문에 정확한 탐지와 해결 방법이 필요하다. 정확한 랜섬웨어를 탐지하기 위해서는 랜섬웨어의 특성들로 학습한 탐지 시스템의 추론엔진이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 정확한 탐지를 위해 랜섬웨어가 가지는 특성을 추출하여 분류하는 모델을 제안하고 추출된 특성들의 유사성을 계산하여 특성의 차원을 축소한 다음 축소된 특성들을 그룹화하여 랜섬웨어의 특성으로 공격 도구, 유입경로, 설치파일, command and control, 실행파일, 획득권한, 우회기법, 수집정보, 유출기법, 목표 시스템의 상태 변경으로 분류하였다. 분류된 특성을 기존 랜섬웨어에 적용하여 분류의 타당성을 증명하였고, 차후에 이 분류기법을 이용해 학습한 추론엔진을 탐지시스템에 장착하면 새롭게 등장하는 신종과 변종 랜섬웨어도 대부분 탐지할 수 있다.

• 산업융합연구
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• 제21권12호
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• pp.55-62
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• 2023

최근 등장하는 랜섬웨어들은 다양한 공격 기법과 다양한 경로를 통해 공격을 수행하고 있어 조기 탐지와 방어에 많은 어려움을 겪고 있으며, 그 피해 규모도 날로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 랜섬웨어 탐지를 위하여 파일 암호화와 암호화 패턴을 머신러닝 기반으로 하는 감지 기법을 제안한다. 파일 암호화는 랜섬웨어가 공격하는데 필수적으로 사용하는 기능으로 암호 행위와 암호화 패턴을 분석함으로써 랜섬웨어를 탐지하고 랜섬웨어의 특정 변종이나 새로운 유형의 랜섬웨어를 탐지할 수 있기 때문에 랜섬웨어 공격을 식별하고 차단하는 데 매우 효과적이다. 제안한 머신러닝 기반의 암호화 행위 감지 기법은 암호화 특성과 암호화 패턴 특성을 추출하여 머신러닝 기반의 분류기를 통해 각각 학습을 시켜 해당 행위에 대한 탐지를 진행하고 최종 결과는 두 분류기의 평가 결과를 기반으로 앙상블 분류기에서 랜섬웨어 유무를 판별하여 좀 더 정확도를 높였다. 또한, 제안한 기법을 numpy와 pandas, 파이썬의 사이킷런 라이브러리를 사용하여 구현하여 평가지표를 사용한 성능를 평가한 결과 평균적으로 94%,의 정확도와 95%의 정밀도, 93%의 재현률과 95%의 F1 스코어가 산출되었다. 성능 평가 결과를 보면 암호화 행위 감지를 통해 랜섬웨어 탐지가 가능하다는 것을 확인할 수 있었고 랜섬웨어의 사전 탐지를 위해 제안한 기법의 성능을 높이기 위한 연구도 계속해서 진행되어야 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.99-104
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• 2018

최근 랜섬웨어에 의한 피해가 전 세계적으로 급증하고 있으며, 국가 기관, 기업, 민간 등 사회전반에 막대한 피해를 입히고 있다. 랜섬웨어는 컴퓨터 시스템을 감염시켜 사용자의 접근을 제한하고 일종의 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어이다. 컴퓨터 시스템 자체를 잠그거나 하드 디스크에 존재하는 파일들을 암호화하여 사용자가 컴퓨터를 정상적으로 이용할 수 없게 만들고, 컴퓨터의 정상 복구를 위해 사용자들은 공격자로부터 몸값(Ransom) 지불을 요구받는다. 기존의 기타 악성코드들에 비해 공격수법이 매우 악랄하고 피해규모가 막대하므로 확실한 해결책이 필요하다. 악성코드 분석 방식은 크게 정적 분석, 동적 분석 두 가지로 나뉜다. 최신 악성코드들은 정교한 패킹 기술이 도입된 경우가 많아 정적분석은 분석에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 활동 모니터링 및 보다 정밀한 분석을 위해 동적 분석 방법을 제안한다. 정상파일, 랜섬웨어, 기타 악성코드의 시그니처를 추출하는 방법과 랜섬웨어 탐지에 가장 적절한 시그니처를 선정하는 방법을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제31권4호
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• pp.497-505
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• 2018

최근 랜섬웨어는 일반 PC 사용자에 비해 상대적으로 수준 높은 보안 체계를 갖추고 있는 기업과 정부 기관에 침입하여 상당한 피해를 입히는 등 기존 보안 체계의 허점을 찾아 진화하는 모습을 보이고 있다. 이처럼 계속해서 변화하는 랜섬웨어를 탐지하기 위해 랜섬웨어의 특징을 파악하는 정적 분석과 동적 분석과 관련된 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 582개의 랜섬웨어 샘플과 942개의 정상 샘플 프로그램을 쿠쿠 샌드박스 가상환경 내에서 실행시킨 뒤, PC에서 이루어지는 30,967가지의 행동 여부를 기록한 동적 분석 자료를 활용하여 랜섬웨어 분류에 유의한 변수를 탐색하기 위한 여러 변수 선택 방법의 적용과 랜섬웨어 분류를 위한 기계학습 모형들을 구축하고자 하였다. 변수 선택법으로 LASSO와 이항변수 만으로 이루어진 고차원 자료라는 특성을 활용하기 위한 카이제곱검정을 이용한 변수 선택, 선행 연구에서 이용된 방법인 상호정보를 이용한 변수 선택법을 적용하였으며 기계 학습 모형으로는 능형 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost가 활용되었다. 연구 결과, 정상 프로그램과 구별되는 랜섬웨어 프로그램만의 특징적인 행동을 확인할 수 있었으며 여러 변수 선택법과 기계학습 분류 모형들의 조합 중, 주어진 자료에서 카이제곱검정을 이용한 변수 선택법과 랜덤 포레스트 모형의 조합이 가장 높은 탐지율과 정분류율을 보이는 것을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.1339-1350
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• 2019

랜섬웨어는 사용자의 파일을 암호화하고, 이를 복구하는 대가로 금전을 요구하는 악성 소프트웨어다. 랜섬웨어의 수가 늘어남과 동시에 사용되는 암호화 프로세스 또한 정교해지며 보안 강도도 높아지고 있다. 이에 따라 랜섬웨어의 분석은 점점 어려워지고 복구 가능한 랜섬웨어의 수도 줄어들고 있다. 그러므로 지능화된 랜섬웨어의 암호화 프로세스 및 복호화 방안에 관한 연구는 필수적이다. 본 논문은 2019년 주요 신규 랜섬웨어 5종에 대해 역공학하여 암호화 프로세스를 밝히고 이를 기반으로 복구 가능성에 대한 연구를 진행하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제7권10호
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• pp.251-258
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• 2018

파일을 암호화시켜 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어인 랜섬웨어는 빠른 전파력과 지능화로 더욱 위협적이 되고 있다. 이에 빠른 탐지 및 위험 분석이 요구되고 있지만, 실시간 분석 및 보고가 미비한 상태이다. 본 논문에서는 실시간 분석이 가능하도록 소셜 빅데이터 마이닝 기술을 활용하여 랜섬웨어 전파 감지 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 트위터 스트림을 실시간 분석하여 랜섬웨어와 관련된 키워드를 가진 트윗을 크롤링한다. 또한 뉴스피드 분석기를 통해 뉴스서버를 크롤링하여 랜섬웨어 관련 키워드를 추출하고, 보안업체의 서버나 탐색 엔진을 통해 뉴스나 통계데이터를 추출한다. 수집된 데이터는 데이터 마이닝 알고리즘으로 랜섬웨어 감염 정도를 분석한다. 2017년 전파가 많이 되었던 워너크라이와 록키 랜섬웨어 감염전파 시 관련 트윗의 수와 구글 트렌드(통계 정보) 정보, 관련 기사를 비교하여 트윗을 이용한 본 시스템의 랜섬웨어 감염 탐지 가능성을 보이고, 엔트로피와 카이-스퀘어 분석을 통해 제안 시스템 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.314-316
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• 2017

금전적 수확 등의 목적으로 네트워크 사용자들의 컴퓨터 및 파일을 잠근 후 금품을 요구하는 악성 프로그램 랜섬웨어(Ransomware)의 진화가 계속될 전망으로, 메일 시스템에서 업무정보를 주고 받는 기업의 생존권에 있어 랜섬웨어는 위협적인 존재이다. 이러한 위협에 있어, 분산원장(Distributed Ledger) 기술인 블록체인(Blockchain)을 활용하여 랜섬웨어 이상징후 데이터로써 자동 생성되는 블록을 기업 내 보안정책에 바로 연계되도록 하여 메일 시스템에서의 랜섬웨어를 사전방지하는 블록체인 모델을 설계한다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권5호
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• pp.21-31
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• 2021

Ransomware attacks, such as Conti, Ryuk, Petya, and Sodinokibi, that target medical institutions are increasing rapidly. In 2020, in the United States., ransomware attacks affected over 600 separate clinics, hospitals, and organizations, and more than 18 million patient records. The cost of these attacks is estimated to be almost $21 billion USD. The first death associated with a ransomware attack was reported in 2020 by the University Hospital of Düesseldorf in Germany. In the case of medical institutions, as introduced in the Medjack report issued by TrapX Labs, in many cases, attackers target medical devices that are relatively insecure and then penetrate deep into more critical network infrastructure, such as EMR servers. This paper introduces security vulnerabilities of hospital medical devices, considerations for ransomware response by medical institutions, and related technology trends.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권8호
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• pp.1581-1588
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• 2017

최근 광범위하게 유포되고 있는 랜섬웨어는 단순 파일 암호화 후 금전을 요구하는 기존 방식의 공격에서 벗어나 신 변종 유포, 사회공학적 공격 방법을 이용한 표적형 유포, 광고 서버를 해킹해 랜섬웨어를 대량으로 유포하는 멀버타이징 형태의 유포, RaaS 등을 통해 더욱 고도화, 지능화되고 있다. 특히, 보안솔루션을 우회하거나 파일암호화를 통해 파라미터 확인을 불가능하게 하고, APT 공격을 접목한 타겟형 랜섬웨어 공격 등으로 공격자에 대한 추적을 어렵게 하고 있다. 이와 같은 랜섬웨어의 위협에서 벗어나기 위해 다양한 탐지기법이 개발되고 있지만 새롭게 출몰하는 랜섬웨어에 대응하기에는 힘든 상황이다. 이에 본 논문에서는 시그니처 기반의 탐지 패턴 제작 및 그 문제점에 대해 알아보고, 랜섬웨어에 보다 더 능동적으로 대처하기 위해 일련의 과정을 자동으로 진행하는 랜섬웨어 감염 탐지 패턴 자동화 모델을 제시한다. 본 모델은 기업이나 공공 보안관제센터에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대된다.