• 정보처리학회논문지C
• /
• 제10C권7호
• /
• pp.843-850
• /
• 2003

스크립트 바이러스는 제작이 쉽고 텍스트 형식으로 코드가 유포되는 특징으로 인해 변종 출현이 빈번하여, 시그너쳐에 의존하지 않고 탐지하려는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 단순 휴리스틱 기법은 긍정 오류가 높은 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 자료 흐름 분석을 이용하여 오류율을 낮춘 탐지 기법이 제시되었다. 그러나 이 기법은 탐지 대상이 다형성 바이러스여서 셀프를 읽어 들여 변형을 가한 후 새로 운 복사본을 만드는 방식으로 전파될 경우 탐지하지 못하는 단점을 지닌다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 기존의 자료 흐름 분석 휴리스틱 기법이 가지는 정적 분석 기법을 확장하여 다형성 스크립트 바이러스가 가지는 특징도 탐지할 수 있도록 하는 기법을 제안한다. 확장된 자료 흐름 분석 휴리스틱 기법은 확장된 문법을 통해 기존의 기법이 인식할 수 없었던 변형된 복사 전파를 인식할 수 있다. 또한 본 논문에서는 제안된 기법을 구현하여 제안된 기법이 가지는 탐지율에 대한 실험 결과를 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제29권5호
• /
• pp.473-481
• /
• 2002

악성 코드의 감지 및 분석에 있어 암호화된 악성코드의 해독은 필수적인 요소이다. 그러나, 기존의 엑스-레잉 또는 에뮬레이션에 의한 해독 기법들은 이진 형태의 악성 코드를 대상으로 개발되었으므로 스크립트 형태의 악성 코드에는 적합하지 않으며, 특정한 암호화 패턴을 기반으로 하는 접근 방식은 알려지지 않은 악성 스크립트가 암호화되어 있을 경우 대응하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 스크립트 암호화 기법에 대한 분석적인 접근을 통하여, 새로운 암호화 기법의 출현에 유연하게 대처하는 새로운 암호 해독 기법을 제시하고 그 구현에 관해 기술한다.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제9권6호
• /
• pp.1-9
• /
• 2023

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.

• 융합보안논문지
• /
• 제10권1호
• /
• pp.19-27
• /
• 2010

오늘날 네트워크의 속도와 인터넷 기술의 발전과 동시에 윈도우 취약점을 통한 악성코드가 많이 발생하고 있다. 악성코드는 여러 감염 형태 벚 특성이 있어 바이러스 백선을 이용하여 탐지하기도 어려울 뿐만 아니라 제거하는 것도 쉽지 않다. 본 논문은 윈도우 악성코드의 분류와 특정을 분석하여 프로그램을 이용한 악성코드의 위치를 파악하고 신종 악성코드에 대한 신속한 대응을 위해 스크립트 기술을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제29권6호
• /
• pp.663-673
• /
• 2002

서버 수준의 안티바이러스는 특정 도메인 내에 진입하는 악성코드를 진입점에서 감지하므로 모든 클라이언트를 완벽하게 통제하기 어려운 실제 상황에서 전자우편 서버 등에 유용하게 사용된다. 그러나, 알려지지 않은 악성 코드에 감지에 유용한 행위 감시 기법은 서버에 적용이 어려우므로, 현재의 서버용 안티바이러스들은 이미 알려진 악성 코드에 대한 시그너쳐 기반의 감지, 단순한 필터링 그리고 파일명 변경과 같은 기능만을 수행한다. 본 논문에서는 서버에서의 실행만으로 별도의 안티바이러스가 탑재되지 않은 클라이언트에서도 지속적인 행위 감시가 가능하도록 하는 악성 스크립트 감지 기법을 제안하고 그 구현에 관해 기술한다.

• 한국식물병리학회지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.228-234
• /
• 1994

Genomic RNA was extracted from Cy strain of odontoglossum ringspot tobamovirus (ORSV-Cy) isolated from infected leaves of tobacco cv. Samsun. Size of the genomic RNA was about 6.6 kb in length. The genomic RNA was fractionated using Sephadex G-50 column chromatography into 2 fractions. They were polyadenylated at their 3'-end using E. coli poly(A) polymerase. Polyadenylated viral RNA was recovered by oligo (dT) primer adapter containing NotI restriction site and Moloney murine leukemia virus SuperScript reverse transcriptase (RNase H-). Second-strand cDNA was synthesized by using E. coli DNA ligase, E. coli DNA polymerase I and E. coli RNase H. Recombinant plasmids containing cDNAs for ORSV-Cy RNA ranged from about 800 bp to 3,000 bp. Among the selected 238 recombinants, pORCY-124 clone was the largest one covering 3'-terminal half of the viral RNA. This clone contained two restriction sites for EcoRI and XbaI and one site for AccI, AvaI, BglII, BstXI, HindIII, PstI, and TthIII 1. respectively. The clone contained partial viral replicase, a full-length movement protein and a complete coat protein genes followed by a 3' untranslated region of 414 nucleotides based on restriction mapping and nucleotide sequencing analyses. Clones pORCY-028, -068, -072, -187 and -224 were overlapped with the pORCY-124. Clones pORCY-014 and -095 covered 5' half upstream from the middle region of the viral RNA, which was estimated based on restriction mapping and partial sequence analysis. Constructed cDNA library covered more than 90% of the viral genome.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
• /
• pp.1013-1016
• /
• 2001

최근 인터넷의 전자 메일 서비스 사용의 증가로 인해 스크립트형 웜 바이러스에 대한 피해가 확산되고 있다. 전자 메일을 통하여 유포되는 스크립트형 웜 바이러스는 지속적으로 새로운 형태로 변이되어 나타나고 있지만, 이에 대한 예방 방법은 새로운 패턴이 분석된 후 이를 토대로 탐지하기 때문에 적극적인 대응을 하지 못하는 실정이다. 이에 본 논문에서는 스크립트형 웜 바이러스의 행위를 추출하여 일정한 패턴을 정의한 후 이를 기반으로 스크립트형 웜 바이러스 탐지 시스템을 설계하고, 기존의 패턴에 유전자 알고리즘을 적용하여 알려지지 않은 새로운 패턴을 생성한 후 바이러스 탐지에 활용할 수 있는 방안을 연구한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
• /
• pp.407-409
• /
• 2003

매크로 바이러스를 비롯한 악성 스크립트 바이러스는 이진 코드와는 달리 텍스트 형식으로 코드가 저장되기 때문에 많은 수의 변종이 가능하고 다형성을 지닌 형태로의 제작이 쉬워 새로운 형태의 출현이 빈번하다［1］. 이에 따라 시그니처 기반의 감지 기법을 탈피한 다양한 기법들이 제안되고 있으나 세밀한 수준의 분석으로 인한 시간 지연과 높은 긍정 오류의 문제로 현실적으로 적용되지 못하는 실정이다. 이를 개선하여 비교적 짧은 시간에 정적 분석을 끝내고 코드 삽입 기법을 병행하여 긍정 오류 문제를 해결한 기법이 제안 되었다［2］. 그러나 이 기법에서 사용하는 정적 분석은 다형성 스크립트 바이러스에 대하여 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 제안된 정적 분석 기법을 확장 하여 다형성 스크립트 바이러스를 탐지할 수 있는 기법을 제시 한다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제9C권5호
• /
• pp.765-774
• /
• 2002

정적 휴리스틱 분석은 알려지지 않은 악성 코드를 감지하는데 널리 사용되는 기법으로, 악성 코드에 보편적으로 존재하는 코드 조각들을 탐색하여 대상 코드의 악성 여부를 판단한다. 그러나, 스크립트로 작성된 악성 코드에서는 정형화된 코드 조각들을 찾아내기 어려우므로, 특정한 메소드 호출들의 존재만을 검사하는 것이 보편적이다. 이러한 감지 방식은 높은 감지 오류율을 보이게 되는데, 이는 많은 메소드들이 일반 스크립트에서도 빈번하게 사용될 수 있는 것들임에 기인한다. 따라서, 현재 정적 휴리스틱 분석은 일반 스크립트에서 거의 사용되지 않는 특별한 메소드 호출들로 이루어진 악성 행위만을 감지하는데 제한적으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 메소드 호출 뿐 아니라 이에 관련된 파라미터와 리턴 값까지 고려하여 악성 행위 패턴을 정확하게 감지함으로써 이러한 단점을 극복할 수 있는 정적 분석 기법을 제안하고 그 구현을 제시한다. 또한, 구현된 시스템 상에서의 실험을 통해, 높은 긍정 오류 때문에 기존 기법의 적용이 어려웠던 악성 행위가 제안된 기법으로 감지될 수 있음을 보인다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제12권3호
• /
• pp.422-435
• /
• 2016

Despite the convenience brought by the advances in web and Internet technology, users are increasingly being exposed to the danger of various types of cyber attacks. In particular, recent studies have shown that today's cyber attacks usually occur on the web via malware distribution and the stealing of personal information. A drive-by download is a kind of web-based attack for malware distribution. Researchers have proposed various methods for detecting a drive-by download attack effectively. However, existing methods have limitations against recent evasion techniques, including JavaScript obfuscation, hiding, and dynamic code evaluation. In this paper, we propose an emulation-based malicious webpage detection method. Based on our study on the limitations of the existing methods and the state-of-the-art evasion techniques, we will introduce four features that can detect malware distribution networks and we applied them to the proposed method. Our performance evaluation using a URL scan engine provided by VirusTotal shows that the proposed method detects malicious webpages more precisely than existing solutions.