• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.1227-1233
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• 2021

QR코드는 간단한 명함이나 URL 등 다양한 형태로 사용되어 왔다. 최근 코로나19 팬데믹의 영향으로 방문 및 출입 기록을 통한 이동 경로를 추적하기 위해 QR코드를 사용하게 되면서 QR코드의 사용량이 급증하였다. 이렇듯 대부분의 사람들이 대중적으로 사용하게 되면서 위협에 항상 노출되어 있다. QR코드의 경우 실행을 하기 전까지 어떠한 행위를 하는지 알 수 없다. 그렇기 때문에 악성URL이 삽입된 QR코드를 아무 의심없이 실행을 하게 되면 보안 위협에 바로 노출되게 된다. 따라서 본 논문에서는 QR코드를 스캔할 때 악성 QR코드인지를 판단한 후 이상이 없을 경우에만 정상적인 접속을 할 수 있는 클라우드 기반 악성 QR코드 탐지 시스템을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.35-46
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• 2013

모바일 단말 환경이 활성화되면서 안드로이드 플랫폼을 탑재한 상용 모바일 단말이 널리 보급되고 있다. 최근 안드로이드 기반 모바일 단말에서 보안 취약성이 발견되면서 악성 어플리케이션을 통한 공격이 급증하고 있다. 대부분의 악성 어플리케이션은 오픈 마켓 또는 인터넷을 통해 배포되며 어플리케이션 내에 악성코드가 삽입되어 있어 단말 사용자의 SMS, 전화번호부, 공인인증서 등 개인정보와 금융정보 등을 외부 서버로 유출시키는 공격을 시도한다. 이에 따라 상용 모바일 단말에 대한 보안 취약점 분석과 그에 따른 능동적인 대응 방안이 필요하다. 이에 본 연구에서는 최근 급증하는 악성 앱에 의한 피해를 최소화하기 위해 다수의 모바일 단말서 발생하는 이벤트 수집을 통해 모바일 단말 내에서 실행되는 악성 어플리케이션에 의한 공격을 탐지하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.81-84
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• 2018

최근에 WMI를 악용한 악성코드 공격이 증가하고 있다. WMI는 악성 프로그램을 설치하지 않아도 레지스트리, 파일시스템 등 중요한 정보에 접근할 수 있다. 또한, 윈도우 운영체제에 내장된 프로그램이기 때문에 백신에서 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 WMI를 이용한 악성코드 탐지를 위하여 제안하는 방법은 API를 후킹하여 메모리에서 실행될 DLL을 보고 악성코드를 탐지하는 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.397-404
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• 2006

소프트웨어 공격이 성공하기 위해서는 공격 코드가 프로그램의 주소 공간에 주입된 후 프로그램의 제어 흐름이 공격 코드 위치로 변경되어야 한다. 프로그램의 주소 공간 중 코드 영역은 실행 중에 변경이 불가능하므로 공격 코드가 주입될 수 있는 곳은 데이터 영역 밖에 없다. 따라서 데이터 영역으로 프로그램의 제어가 변경될 경우 주입된 공격 코드로 제어가 옮겨 가는 공격이 발생한 것으로 판단할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 프로그램의 제어 흐름과 관련된 CALL, JMP, RET 명령어의 목적 주소를 검사하여 제어가 옮겨갈 목적 주소가 프로그램의 실행 코드가 저장된 텍스트 영역이 아닌 데이터 영역일 경우 소프트웨어 공격이 발생한 것으로 간주하는 소프트웨어 공격 탐지 기법을 제안하였다. 제안된 방법을 이용하면 함수의 복귀주소뿐만 아니라 함수포인터, longjmp() 버퍼 등 프로그램 제어 흐름과 관련된 모든 데이터가 변경되었는지 점검할 수 있었기 때문에 기존 기법들보다 더 많은 종류의 공격을 탐지할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제19C권1호
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• pp.47-54
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• 2012

최근 웹사이트는 매쉬업, 소셜 서비스 등으로 다양한 출처의 리소스를 상호 참조하는 형태로 변화하면서 해킹 시도도 사이트를 직접 공격하기보다 서비스 주체와 연계 서비스, 클라이언트가 상호 작용하는 접점에 악성스크립트를 삽입하는 공격이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹사이트 이용 시 신뢰관계에 있는 여러 출처로부터 다운받은 웹컨텐츠의 HTML 코드와 자바스크립트 코드가 클라이언트 브라우저에서 구동 시 삽입된 악성스크립트를 원격의 검증시스템으로부터 탐지하는 모델을 제안한다. 서비스 주체의 구현코드 정보를 활용하여 요청 출처에 따라 검증 항목을 분류하고 웹컨텐츠의 검증 요소를 추출하여 검증 평가결과를 화이트, 그레이, 블랙 리스트로 데이터베이스에 저장하였다. 실험평가를 통해 제안한 시스템이 악성스크립트를 효율적으로 탐지하여 클라이언트의 보안이 향상됨을 확인하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권1호
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• pp.19-26
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• 2019

2018년 평창 동계 올림픽 개막식에서 출처를 알 수 없는 사이버공격이 발생하였다. 해당 공격에서 사용된 악성코드는 인 메모리 악성코드로 기존 악성코드와 은닉하는 장소가 다르며, 140개 이상의 은행, 통신, 정부 기관에서 발견될 정도로 빠르게 확산되고 있다. 인 메모리 악성코드는 전체 악성코드의 15%이상을 차지하며 매우 심각한 피해를 주고 있다. 비휘발성 저장장치로 알려진 하드디스크에 자신의 정보를 저장하는 것이 아닌 휘발성 저장장치 인 램의 특정 메모리영역인 프로세스에 삽입하여 악성행위를 일으키는 악성코드를 인 메모리 악성코드라고 지칭한다. 결과적으로 자신의 정보를 남기지 않아 메모리 탐지 도구를 우회하여 악성코드 분석가들의 분석을 어렵게 한다. 또한 현대 메모리는 갈수록 크기가 증가해 메모리 탐지 도구를 사용하여 메모리전체를 보기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 인 메모리 악성코드인 Dorkbot과 Erger를 대상으로 IDA Pro 디버거를 통해 인젝션을 언 패킹하여 효율적으로 페이로드를 산출하는 방법을 제안한다.

• 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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• 제28권4호
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• pp.847-857
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• 2018

악성코드의 수가 가파르게 증가하면서 기업 및 공공기관, 금융기관, 병 의원 등을 타깃으로 한 사이버 공격 피해 사례가 늘어나고 있다. 이러한 흐름에 따라 학계와 보안 업계에서는 악성코드 탐지를 위한 다양한 연구를 진행하고 있다. 최근 들어서는 딥러닝을 비롯해 머신러닝 기법을 적용하는 형태의 연구가 많이 진행되는 추세다. 이 중 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), ResNet 등을 이용한 악성코드 분류 연구의 경우에는 기존의 분류 방법에 비해 정확도가 크게 향상된 것을 확인할 수 있다. 그러나 타깃 공격의 특징 중 하나는 사용된 악성코드가 불특정 다수를 상대로 광범위하게 퍼뜨리는 형태가 아닌, 특정 대상을 타깃으로 한 맞춤형 악성코드라는 점이다. 이러한 유형의 악성코드는 그 수가 많지 않기 때문에 기존에 연구되어온 머신러닝이나 딥러닝 기법을 적용하기에 한계가 있다. 본 논문은 타깃형 악성코드와 같이 샘플의 양이 부족한 상황에서 악성코드를 분류하는 방법에 대해 다루고 있다. 메모리가 추가된 신경망(MANN: Memory Augmented Neural Networks) 모델을 이용하였고 각 그룹별 20개의 소량 데이터로 구성되어 있는 악성코드 데이터셋에 대해 최대 97%까지 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.757-766
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• 2013

안드로이드 사용자의 증가와 함께 안드로이드를 타겟으로 하는 악성코드가 급격하게 증가하고 있으며, 대부분의 악성코드는 사용자의 개인정보 유출을 목적으로 하고 있다. 최근 국내에서도 악성코드를 이용해 개인정보를 유출하고, 소액결제를 시도하는 '체스트'라는 악성코드가 출현하여 금전피해를 발생시켰다. 안드로이드 플랫폼에서 개인정보 유출을 탐지하기 위한 다양한 기법들이 제안되었지만, 기존 기법들은 안드로이드 보안모델의 특성상 사용자의 스마트폰에 적용이 어려운 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 커널레벨의 시스템 콜 후킹과 white-list 기반의 접근정책을 이용해 허용되지 않은 개인정보의 접근과 인터넷 연결을 실시간으로 탐지하고, 차단하는 기법을 제안하였다. 또한 구현을 통해 실제 사용자의 스마트폰에 적용이 가능함을 증명하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.1325-1336
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• 2012

과거 일 평균 10종 내외로 발견되었던 악성코드가 최근 10년 동안 급격히 증가하여 오늘날에는 55,000종 이상의 악성코드가 발견되고 있다. 하지만 발견되는 다수의 악성코드는 새로운 형태의 신종 악성코드가 아니라 과거 악성코드에서 일부 기능이 추가되거나 백신탐지를 피하기 위해 인위적으로 조작된 변종 악성코드가 다수이다. 따라서 신종과 변종이 포함된 다수의 악성코드를 효과적으로 대응하기 위해서는 과거의 악성코드와 유사도를 비교하여 신종과 변종을 분류하는 과정이 필요하게 되었다. 기존의 악성코드를 대상으로 한 유사도 산출 기법은 악성코드가 사용하는 IP, URL, API, 문자열 등의 외형적 특징을 비교하거나 악성코드의 코드단계를 서로 비교하는 방식이 사용되었다. 하지만 악성코드의 유입량이 증가하고 비교대상이 많아지면서 유사도를 확인하기 위해 많은 계산이 필요하게 되자 계산량을 줄이기 위해 최근에는 퍼지해시가 사용되고 있다. 하지만 퍼지해시에 제한사항들이 제시되면서 기존의 퍼지해시를 이용한 유사도 비교방식의 문제점이 제시되고 있다. 이에 본 논문에서는 퍼지해시를 이용하여 유사도 성능을 높일 수 있는 새로운 악성코드간 유사도 비교기법을 제안하고 이를 활용한 악성코드 분류기법을 제시하고자 한다.