보안 분야에서 악성코드나 이상 행위를 탐지하기 위한 보안 로그의 분석은 매우 중요하며, 악성코드를 탐지하기 위한 이미지 시각화 분석 기술은 많은 선행 연구를 통해 논의되어져 왔다. 이러한 분석 기술은 온라인 게임에도 적용될 수 있다. 최근 온라인 게임에서 악성코드나 게임 봇, 매크로 도구 등의 악용 사례가 증가하므로 인해 정상적으로 게임을 이용하려는 유저들의 이탈이 늘어나는 추세로 서비스의 운영자가 제시간에 필요한 조치를 하지 않을 경우 게임 산업 자체가 무너질 수 있다. 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해 로그 파일을 PNG 이미지로 변환하는 방식을 사용한 새로운 이탈 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이미지 변환을 통해 기존의 로그 크기에 비해 52,849배 경량화된 분석이 가능하며 특성 분석이 별도로 필요하지 않은 방식으로 분석에 소요되는 시간을 단축시켰다. 모델의 유효성 검증을 위해서 엔씨소프트의 블레이드 앤 소울 게임의 실제 데이터를 사용하였고, 분석 결과 97%의 높은 정확도로 잠재적인 이탈 유저를 예측할 수 있었다.
기존 악성코드를 기반으로 만들어지는 변종 악성코드들은 약간의 패턴 변화로도 기존 보안체계를 쉽게 회피할 수 있고 제작 과정이 간단하여 널리 사용되고 있다. 이러한 악성코드는 일평균 160만개 이상 출현하고 있고, 사이버 공간 뿐아니라 피해규모가 큰 IoT/ICS로 점차 확대되고 있다. 본 논문에서는 기존에 자주 이용되는 Pattern기반 분석, Sandbox기반 분석, CFG/Strings 기반 분석 등이 아니라, 큰 의미를 부여하지 않았던 PE Section 및 DLL의 특징에 기반한 분석방법을 제안한다. 제안모델을 실제 구축 및 실험결과, 유의미한 탐지율과 오탐율을 기록했으며, 기존의 다양한 분석기술을 복합 운영 시 효과적인 악성코드 대응이 가능할 것으로 기대된다.
센서 노드의 프로그램 변경을 통한 센서 네트워크 공격을 방지하는 것은 중요한 센서 네트워크 관련 보안요소들 중 하나이다. 이를 해결하기 위해 각 센서 노드 내에서 실행 중인 코드가 변경되지 않았음을 검증하는 소프트웨어 기반 검증(attestation) 기술이 사용되고 있다. 그러나 현재 제안되고 있는 소프트웨어 기반 검증 기법은 신뢰할 수 있는 검증자가 존재하지 않는 센서 네트워크 환경에 대한 고려가 부족할 뿐만 아니라, 망의 변화가 없는 정적인 환경에 중점을 두어 설계되었기 때문에 센서 네트워크 환경에 적합하지 않다. 본 논문에서는 SWATT(Software-based ATTestation) 기법을 이용하여 센서 네트워크 환경에 적합한 상호 검증 프로토콜을 제안한다. 제안 기법은 신뢰 노드가 존재하지 않는 센서 네트워크 환경에서 이웃한 센서 노드에게 자신의 존재를 주기적으로 알리되, SWATT 기법을 이용하여 이를 인지한 이웃 센서 노드와 상호 검증을 수행하도록 한다. 이를 통해 신뢰할 수 있는 검증자가 없는 센서 네트워크 환경에서 악의적인 공격으로 인해 변경된 프로그램을 실행하는 센서 노드를 식별할 수 있으며, 결과적으로 검증된 센서 노드들만으로 이루어지는 네트워크 구성이 가능하도록 한다.
최근 Windows PE와 같은 포터블 OS를 USB, CD/DVD 등의 이동식 저장매체에 저장하여 부팅하는 기법으로 기밀자료 및 내부정보가 유출되는 사례가 증가하고 있다. 이동식 저장매체를 이용한 이 부팅 기법은 타깃 PC에 설치된 USB 보안, 매체제어솔루션 등의 보안 소프트웨어의 우회가 가능하고, 부팅 후 PC의 저장매체를 마운트하여 정보 추출 및 악성코드 삽입 등의 행위가 가능하며, 이동식 저장매체의 사용흔적과 같은 로그기록이 남지 않는 특징이 있어 자료유출여부 확인과 역추적이 어렵다. 이에 본 논문에서는 플래시 메모리에서 BIOS 설정과 관련된 데이터가 기록되는 BIOS 펌웨어 이미지를 수집 및 분석하여 이상행위로 추정할 수 있는 이동식 저장매체를 이용한 부팅 흔적을 찾아 기업의 감사 또는 디지털 포렌식 수사를 수행하는데 도움이 될 수 있는 방안을 제시한다.
안드로이드 운영체제의 실행파일인 classes.dex파일은 Java 바이트코드 형식이므로 누구나 쉽게 역공학으로 소스코드를 분석하고 수정이 가능하다. 이러한 특징 때문에 많은 어플리케이션들이 불법 복제되어 유통됨에 따라 피해가 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 classes.dex파일을 AES 암호화 알고리즘으로 암호화하여 배포하고, 암호화된 어플리케이션을 복호화하여 실행하는 어플리케이션 불법복제를 방지하는 기법을 제안한다. 암호화 및 복호화에 사용되는 Key는 랜덤한 값인 Salt값를 기반으로 조합하여 Hash함수에 대입하여 얻어진 Hash값을 Key로 사용하여 역공학 공격으로부터 견고함을 더했다. 실험을 통해 제안한 기법이 어플리케이션의 불법복제를 방지하는데 효과적이고, 역공학 공격을 불가능하게 하여 어플리케이션의 원천기술 보호와 리패키징으로 인한 악성코드의 전파도 방지할 수 있음을 보였다.
망분리 네트워크에서 보안관제를 할 경우 내부망 또는 위험도가 높은 구간에서는 평시 이상징후 탐지가 거의 이루어지지 않는다. 그렇기 때문에 보안 네트워크 구축 후 최적화 된 보안구조를 완성하기 위해서 망분리된 내부방에서의 최신 사이버 위협 이상징후를 평가할 수 있는 모델이 필요하다. 본 연구에서 일반 네트워크와 망분리 네트워크에서 발생하는 사이버 취약점과 악성코드를 데이터셋으로 발생시켜 평가하여, 망분리 내부망 사이버 공격에 위협 분석 및 최신 사이버 취약점을 대비 할 수 있게 하고, 특성에 맞는 사이버 보안 테스트 평가 체계를 구축하였다. 이를 실제 망분리 기관에 적용 가능한 평가모델을 설계 하고, 테스트 망을 각 상황별로 구축하여 실시간 보안관제 평가 모델을 적용하였다.
지능화된 안드로이드 악성코드는 안티바이러스가 탐지하기 어렵도록 악성행위를 숨기기 위하여 다양한 분석 회피 기법을 적용하고 있다. 악성코드는 악성행위를 숨기기 위하여 백그라운드에서 동작하는 컴포넌트를 주로 활용하고, 자동화된 스크립트로 악성 앱을 실행할 수 없도록 activity-alias 기능으로 실행을 방해하고, 악성행위가 발견되는 것을 막기 위해 logcat의 로그를 삭제하는 등 지능화되어간다. 악성코드의 숨겨진 컴포넌트는 기존 정적 분석 도구로 추출하기 어려우며, 기존 동적 분석을 통한 연구는 컴포넌트를 일부만 실행하기 때문에 분석 결과를 충분히 제공하지 못한다는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 악성코드의 동적 분석 성공률을 증가시키기 위한 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 분석 시스템은 악성코드에서 숨겨진 컴포넌트를 추출하고, 서비스와 같은 백그라운드 컴포넌트인 실행시키며, 앱의 모든 인텐트 이벤트를 브로드캐스트한다. 또한, 분석 시스템의 로그를 앱이 삭제할 수 없도록 logcat을 수정하고 이를 이용한 로깅 시스템을 구현하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 시스템을 기존의 컨테이너 기반 동적 분석 플랫폼과 비교하였을 때, 악성코드 구동률이 70.9%에서 89.6%로 향상된 기능을 보였다.
애플의 어플리케이션 마켓인 App Store에 어플리케이션을 등록하기 위해서는 애플 검증 센터를 통해 엄격한 검증 과정을 통과해야 한다. 그렇기 때문에 스파이웨어 어플리케이션의 유입이 까다롭다. 하지만 정상적인 어플리케이션의 취약점을 통해서도 악성코드가 실행될 수 있다. 이러한 공격을 방지하기 위해서는 어플리케이션에서 발생할 수 있는 잠재적 취약점을 패치하기 위해 조기에 발견하고 분석하는 연구가 필요하다. 잠재적 취약점을 증명하기 위해서는 취약점의 근본 원인을 파악하고 악용 가능성을 분석해야 한다. iOS 어플리케이션을 분석하는 도구로는 개발 도구인 Xcode에 내장되어 있는 LLDB라는 이름의 디버거를 활용할 수 있다. LLDB에는 다양한 기능이 존재하며 이 기능들은 API로도 제공되어 Python에서도 사용이 가능하다. 따라서 본 논문에서 LLDB API를 활용하여 iOS 어플리케이션의 잠재적 취약점을 효율적으로 분석하는 방법에 대해 제안한다.
홀로그램 디스플레이 기술의 발전으로 인하여 증강현실에 대한 실감형 콘텐츠를 제공하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 홀로그램용 HMD의 경우 소형의 프로세서에서 증강현실의 객체를 랜더링하여 제공하여야 하기 때문에 저용량의 콘텐츠를 사용해야하는 문제점이 있어 이를 해결하고자 네트워크를 통해 콘텐츠의 리소스를 제공하여 랜더링하는 기술이 필요하다. 기존의 증강현실 시스템의 경우 내부 저장 공간에서 리소스를 불러와 랜더링하기 때문에 콘텐츠 변조의 문제점이 없으나 네트워크를 통해 리소스를 제공할 경우 콘텐츠의 변조, 악의적인 코드 삽입 등 보안의 문제점을 고려해야 한다. 따라서 본 논문에서는 홀로그램 HMD 디바이스에서 증강현실 콘텐츠를 제공함에 있어 보안 기법을 적용한 네트워크 랜더링 기법을 제안한다.
악성 코드의 일종인 랜섬웨어는 공격 방법이 다양해지고 복잡해지고 있다. 기존 랜섬웨어가 이메일 또는 특정 사이트를 통해 유포 및 감염시키는 것과 달리 WannaCryptor 같은 신종 랜섬웨어는 PC가 인터넷에 연결만 되어 있어도 데이터를 손상시킬 수 있다. 전 세계적으로 랜섬웨어 피해는 시시각각 발생하고 있고 이에 랜섬웨어를 탐지하고 차단하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 랜섬웨어 탐지 관련 연구는 프로세스의 특정 행위를 감시하거나 시그니처 데이터베이스를 활용하여 탐지하기 때문에 기존 랜섬웨어와 다른 동작을 보이는 신종 랜섬웨어가 실행되는 경우에는 탐지하고 차단하는 것이 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 랜섬웨어가 파일시스템에서 파일에 접근하고 동작하는 방식을 분석하여 미끼 파일을 배치하여 랜섬웨어를 탐지하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법으로 랜섬웨어를 탐지하고 차단하는 실험을 진행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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