• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.223-226
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• 2013

악성코드로 인한 정보보안 침해사례가 급증함에 따라 다양한 형태로 사회적 문제들이 발생하고 있다. 최근 정보보안 위협은 컴퓨터뿐만 아니라 스마트폰에서 이루어 지며, 특히 악성코드는 스마트폰의 활성화와 함께 빠르게 급증하고 있다. 이로 인해 개인정보 유출, 과금 부과 등의 피해가 속출되고 있으며, 스마트폰은 다양한 경로로 악성코드를 감지하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 확산되는 스마트폰 악성코드에 대응하기 위한 방안으로 아이폰과 안드로이드 OS 기반의 악성코드 분석과 결과를 반영하여 스마트폰 보안 시스템을 제안하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권1호
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• pp.100-115
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• 2019

Malicious code distribution on the Internet is one of the most critical Internet-based threats and distribution technology has evolved to bypass detection systems. As a new defense against the detection bypass technology of malicious attackers, this study proposes the automated tracing of malicious websites in a malware distribution network (MDN). The proposed technology extracts automated links and classifies websites into malicious and normal websites based on link structure. Even if attackers use a new distribution technology, website classification is possible as long as the connections are established through automated links. The use of a real web-browser and proxy server enables an adequate response to attackers' perception of analysis environments and evasion technology and prevents analysis environments from being infected by malicious code. The validity and accuracy of the proposed method for classification are verified using 20,000 links, 10,000 each from normal and malicious websites.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.105-115
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• 2019

최근 지능화된 안드로이드 악성코드는 정적 분석만으로는 악성행위에 대한 탐지가 어려워지고 있다. SO파일, 동적로딩을 이용한 코드 호출 및 문자열 난독화를 적용한 악성코드의 경우 분석을 위해 다양한 툴을 이용하여도 원본 코드에 대한 정보 추출이 어렵다. 이 문제를 해결하기 위해서 다양한 동적 분석기법이 있지만, 동적 분석은 루팅 환경이나 에뮬레이터 환경을 요구한다. 그러나 동적 분석의 경우 악성코드들이 루팅 및 에뮬레이터 탐지를 실시하여 분석 환경을 탐지 하고 있다. 본 논문은 이를 해결하고자 다양한 루팅 탐지 기법을 조사하여 실단말에서 루팅탐지 우회 환경을 구축하였다. 또한, Xposed를 이용하여 안드로이드 악성코드 분석을 위한 SDK 코드 후킹 모듈을 설계하였고, 코드 흐름을 위한 인텐트 추적, 동적 로딩 파일에 대한 정보, 다양한 API 정보 추출을 구현하였다. 이를 통해 악성코드의 난독화 된 정보 및 다양한 악성 행위 정보를 분석하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6145-6158
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• 2019

It is a challenge for the current security industry to respond to a large number of malicious codes distributed indiscriminately as well as intelligent APT attacks. As a result, studies using machine learning algorithms are being conducted as proactive prevention rather than post processing. The k-NN algorithm is widely used because it is intuitive and suitable for handling malicious code as unstructured data. In addition, in the malicious code analysis domain, the k-NN algorithm is easy to classify malicious codes based on previously analyzed malicious codes. For example, it is possible to classify malicious code families or analyze malicious code variants through similarity analysis with existing malicious codes. However, the main disadvantage of the k-NN algorithm is that the search time increases as the learning data increases. We propose a fast k-NN algorithm which improves the computation speed problem while taking the value of the k-NN algorithm. In the test environment, the k-NN algorithm was able to perform with only the comparison of the average of similarity of 19.71 times for 6.25 million malicious codes. Considering the way the algorithm works, Fast k-NN algorithm can also be used to search all data that can be vectorized as well as malware and SSDEEP. In the future, it is expected that if the k-NN approach is needed, and the central node can be effectively selected for clustering of large amount of data in various environments, it will be possible to design a sophisticated machine learning based system.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.13-18
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• 2014

본 각종 PC 및 스마트폰의 발전으로 인하여 인터넷이 발전함으로써 정보시스템과 인터넷과 스마트폰의 발전으로 인하여 모든 정보 자산의 네트워킹이 가능해졌다. 이로 인해 각종 취약점과 프로그램을 악용하여 악성코드를 만들어 정보를 빼내가거나, 유출을 시키는 등의 범죄가 하루가 다르게 늘어나고 있다. 이에 따른 각 시스템별 보안위협 및 어떤 방법으로, 어떤 경로로 위협을 해오는지를 알아보고 이에 따라 시스템을 비교하여 목적 및 수단을 알아보고 취약점을 분석하고 대응책을 알아본다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.111-117
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• 2011

암호기술의 발전으로 통신의 비밀이나 정보보호가 강화되었지만, 암호기술을 역이용하는 Cryptovirus가 등장하였고 윈도우즈 CAPI(Crypto API)를 사용하는 악성코드도 누구나 쉽게 제작하여 배포할 수 있는 환경이 되었다. CAPI를 사용하는 악성코드는 윈도우즈에서 제공하는 정상적인 API를 사용하기 때문에 IPS(Intrusion Prevention System) 등 정보보호시스템은 물론 백신프로그램에서도 탐지 및 분석이 쉽지 않다. 본 논문에서는 Cryptovirus를 비롯하여 윈도우즈 CAPI를 사용하는 악성코드 무력화 방안 연구 및 이와 관련된 Hooking 도구 구현결과를 제시하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.149-156
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• 2022

최근 전 세계적으로 사용되는 Microsoft Office 파일에 악성코드를 삽입하는 문서형 악성코드 사례가 증가하고 있다. 문서형 악성코드는 문서 내에 악성코드를 인코딩하여 숨기는 경우가 많기 때문에 백신 프로그램을 쉽게 우회할 수 있다. 이러한 문서형 악성코드를 탐지하기 위해 먼저 Microsoft Office 파일의 형식인 OLE(Object Linking and Embedding) 파일의 구조를 분석했다. Microsoft Office에서 지원하는 기능인 VBA(Visual Basic for Applications) 매크로에 외부 프로그램을 실행시키는 쉘코드, 외부 URL에서 파일을 다운받는 URL 관련 코드 등 다수의 악성코드가 삽입된 것을 확인했다. 문서형 악성코드에서 반복적으로 등장하는 키워드 354개를 선정하였고, 각 키워드가 본문에 등장하는 횟수를 feature 로 정의했다. SVM, naïve Bayes, logistic regression, random forest 알고리즘으로 머신러닝을 수행하였으며, 각각 0.994, 0.659, 0.995, 0.998의 정확도를 보였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.488-494
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• 2012

본 논문은 악성코드가 사용하는 자기방어기법을 방식에 따라 분류하고, 악의적인 코드를 보호하는 방법의 일종인 패킹에 대해 소개하였으며, 패킹을 이용하는 악성코드를 보다 빠르게 분석할 수 있는 방안을 제시하였다. 패킹기법은 악의적인 코드를 은닉하고 실행 시에 복원하는 기술로서 패킹된 악성코드를 분석하기 위해서는 복원 후의 진입점을 찾는 것이 필요하다. 기존에는 진입점 수집을 위하여 악성코드의 패킹 관련 코드를 자세히 분석하여야만 했다. 그러나 본 논문에서는 이를 대신하여 악성코드를 생성한 표준 라이브러리 코드 일부를 탐색하는 방법을 제시하였다. 제시한 방안을 실제로 구현하여 보다 신속히 분석할 수 있음을 증명하였다.

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

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.63-70
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• 2009

본 과제의 목표는 윈도우 환경에서 동작하는 악성코드를 분류하기 위한 방법론을 제시하고, 시험용 분류 시스템을 개발하는 데 있다. 악성코드를 크게 9개의 그룹으로 분류하고, 이를 다시 그룹의 특성이 맞는 여러 개의 클러스터로 구분하였다. 해당 클러스터에 속하는 악성코드는 최소한 클러스터의 기본 속성은 만족시킨다. 또한 악성코드가 소속되는 각각의 클러스터에서는 기준점을 기반으로 악성코드의 유사도가 계산되며, 이 유사도에 의해서 악성코드 분석가들은 기존의 악성코드와 새로운 악성코드의 유형 및 관련 정도를 파악하게 된다. 악성코드 분류 시스템은 정량적 분석과 정성적인 분석에 대한 결과를 보여주며, 챠트를 통하여 보기 쉽게 내용을 파악할 수 있다. 매일 수천 건의 악성코드가 발견되는 상황에서 악성코드 분석가들에게 기존 악성코드와의 유사도를 제공함으로써 분석의 시간과 노력을 줄여 줄 수 있다. 본 연구의 성과물은 향후 악성코드 예측 시스템의 초석으로 활용될 수 있을 것이다.