• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권1호
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• pp.1-8
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• 2017

Diverse types of malicious code such as evasive Server-side Polymorphic are developed and distributed in third party open markets. The suspicious new type of polymorphic malware has the ability to actively change and morph its internal data dynamically. As a result, it is very hard to detect this type of suspicious transaction as an evidence of Server-side polymorphic mobile malware because its C&C server was shut downed or an IP address of remote controlling C&C server was changed irregularly. Therefore, we implemented Simulated C&C Server to aggregate activated events perfectly from various Server-side polymorphic mobile malware. Using proposed Simulated C&C Server, we can proof completely and classify veiled server-side polymorphic malicious code more clearly.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.474-477
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• 2018

최근 백화점, 편의점, 미술관 등 다양한 장소에서 비콘을 활용하여 매장 내의 고객에게 쿠폰을 제공하거나 관람객에게 작품 설명 등 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 비콘을 이용하여 악성코드를 배포했을 때의 위험성을 분석하고 비콘의 신호 캡처를 통하여 비콘의 정보를 파악하는 방법에 대해 연구하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.749-753
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• 2006

1986년 컴퓨터 바이러스가 발견된 후, 매년 새로운 바이러스들이 나타나고 있다. 최근에는 모바일 기기(휴대폰, PDA)들을 대상으로 하는 악성코드(바이러스, 웜, 트로이목마)들이 발생하고 있다. 향후 모바일 기기의 보급과 업무 활용이 증가함에 따라 이에 대한 대비가 필요하다. 본 논문에서는 악성코드들의 종류와 특징들을 조사 운석하고 모바일 환경에서의 보안 고려사항들을 살펴본다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.1993-1998
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• 2008

본 논문에서 제안하는 웹 서버 취약점 및 악성코드를 탐지하는 웹 로봇의 기술은 인터넷에서 개인정보보호사고의 원인분석 을 통해 도출된 요구기 능을 통합 구현하는 기술로 인터넷 이용자의 개인정보 피해 원인을 종합적으로 처리한다는 측면에서 효과가 크다. 인터넷에서 개인정보를 유출하는 홈페이지의 악성 코드 및 피싱과 파밍을 종합적으로 탐지기술을 구현함으로써 개인정보를 유출하기 위하여 사용되는 홈페이지의 악성 코드 및 피싱과 파밍 사이트로 유도되는 웹 사이트를 탐지 할 수 있는 시스템을 구현하였다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.31-43
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• 2014

안드로이드 기반 모바일 단말 사용자가 증가함에 따라 다양한 형태의 어플리케이션이 개발되어 안드로이드 마켓에 배포되고 있다. 하지만 오픈 마켓 또는 3rd party 마켓을 통해 악성 어플리케이션이 제작 및 배포되면서 안드로이드 기반 모바일 단말에 대한 보안 취약성 문제가 발생하고 있다. 대부분의 악성 어플리케이션 내에는 트로이 목마(Trojan Horse) 형태의 악성코드가 삽입되어 있어 모바일 단말 사용자 모르게 단말내 개인정보와 금융정보 등이 외부 서버로 유출된다는 문제점이 있다. 따라서 급격히 증가하고 있는 악성 모바일 어플리케이션에 의한 피해를 최소화하기 위해서는 능동적인 대응 메커니즘 개발이 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존 악성 앱 탐지 기법의 장단점을 분석하고 안드로이드 모바일 단말내에서 실시간 이용시 발생하는 이벤트를 수집한 후 Jaccard 유사도를 중심으로 악성 어플리케이션을 판별하는 메커니즘을 제시하고 이를 기반으로 임의의 모바일 악성 앱에 대한 판별 결과를 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.45-55
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• 2019

DEX 파일과, SO 파일로 알려진 공유 라이브러리 파일은 안드로이드 어플리케이션의 행위를 결정짓는 중요한 구성요소이다. DEX 파일은 Java 코드로 구현된 실행파일이며, SO 파일은 ELF 파일 형식을 따르며 C/C++와 같은 네이티브 코드로 구현된다. Java 영역과 네이티브 코드 영역은 런타임에 상호작용할 수 있다. 오늘날 안드로이드 악성코드는 지속적으로 증가하고 있으며, 악성코드로 탐지되는 것을 회피하기 위한 다양한 우회 기법을 적용한다. 악성코드 분석을 회피하기 위하여 분석이 어려운 네이티브 코드에서 악성 행위를 수행하는 어플리케이션 또한 존재한다. 기존 연구는 Java 코드와 네이티브 코드를 모두 포함하는 함수 호출 관계를 표시하지 못하거나, 여러 개의 DEX을 포함하는 어플리케이션을 분석하지 못하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 안드로이드 어플리케이션의 DEX 파일과 SO 파일을 분석하여 Java 코드 및 네이티브 코드에서 호출 관계를 추출하는 시스템을 설계 및 구현한다.

• 정보과학회지
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• 제30권1호
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• pp.44-53
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• 2012

• International journal of advanced smart convergence
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• 제5권4호
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• pp.54-56
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• 2016

Code-reuse attacks are very dangerous in various systems. This is because they do not inject malicious codes into target systems, but reuse the instruction sequences in executable files or libraries of target systems. Moreover, code-reuse attacks could be more harmful to IoT systems in the sense that it may not be easy to devise efficient and effective mechanism for code-reuse attack detection in resource-restricted IoT devices. In this paper, we propose a detection scheme with using Kullback-Leibler (KL) divergence to combat against code-reuse attacks in IoT. Specifically, we detect code-reuse attacks by calculating KL divergence between the probability distributions of the packets that generate from IoT devices and contain code region addresses in memory system and the probability distributions of the packets that come to IoT devices and contain code region addresses in memory system, checking if the computed KL divergence is abnormal.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.650-657
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• 2020

The rapid growth of internet users and faster network speed are driving the new ICT services. ICT Technology has improved our way of thinking and style of life, but it has created security problems such as malware, ransomware, and so on. Therefore, we should research against the increase of malware and the emergence of malicious code. For this, it is necessary to accurately and quickly detect and classify malware family. In this paper, we analyzed and classified visualization technology, which is a preprocessing technology used for deep learning-based malware classification. The first method is to convert each byte into one pixel of the image to produce a grayscale image. The second method is to convert 2bytes of the binary to create a pair of coordinates. The third method is the method using LSH. We proposed improving the technique of using the entire existing malicious code file for visualization, extracting only the areas where important information is expected to exist and then visualizing it. As a result of experimenting in the method we proposed, it shows that selecting and visualizing important information and then classifying it, rather than containing all the information in malicious code, can produce better learning results.