• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.872-875
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• 2011

악성코드 개체 수의 급격한 증가와 정형화되지 않은 악성코드 분류 기준 때문에 업체별, 연구기관별 악성코드 분류 방식이 서로 상이하다. 이 때문에 악성코드를 분석하는 분석가들은 모호한 악성코드 분류 방식 때문에 업무에 불필요한 시간이 소요되고 있다. 또한 안티 바이러스 제품을 사용하는 최종 사용자로 하여금 혼란을 유발하고, 악성코드에 대응하기 위해 진행되는 연구에서 악성코드에 대한 정확한 분류 지표가 없어, 연구에 혼선을 빚고 있다. 본 논문에서는 악성코드의 정확한 분류와 새로운 악성코드가 발견되고, 새로운 매체가 출현하여도 이에 유기적으로 대응할 수 있도록 악성코드의 목적행위에 따라서 총 7개 그룹으로 나누었다. 제안 분류 방식을 사용할 경우 분류된 악성코드에 대하여 보다 정확한 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.212-215
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝의 CNN(Convolution Neural Network) 학습을 통하여 악성코드를 실행시키지 않고서 악성코드 변종을 패밀리 그룹으로 분류하는 방법을 연구한다. 먼저 데이터 전처리를 통해 3가지의 서로 다른 방법으로 악성코드 이미지와 메타데이터를 생성하고 이를 CNN으로 학습시킨다. 첫째, 악성코드의 byte 파일을 8비트 gray-scale 이미지로 시각화하는 방법이다. 둘째, 악성코드 asm 파일의 opcode sequence 정보를 추출하고 이를 이미지로 변환하는 방법이다. 셋째, 악성코드 이미지와 메타데이터를 결합하여 분류에 적용하는 방법이다. 이미지 특징 추출을 위해서는 본고에서 제안한 CNN을 통한 학습 방식과 더불어 3개의 Pre-trained된 CNN 모델을 (InceptionV3, Densnet, Resnet-50) 사용하여 전이학습을 진행한다. 전이학습 시에는 마지막 분류 레이어층에서 본 논문에서 선택한 데이터셋에 대해서만 학습하도록 파인튜닝하였다. 결과적으로 가공된 악성코드 데이터를 적용하여 9개의 악성코드 패밀리로 분류하고 예측 정확도를 측정해 비교 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.715-718
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• 2021

정보통신 기술이 발전함에 따라 악의적인 공격을 통해 보안문제를 발생시키고 있다. 또한 새로운 악성코드가 유포되어 기존의 시그니처 비교방식은 새롭게 발생하는 악성코드를 빠르게 분석 할 수 없다. 새로운 악성코드를 빠르게 분석하고 방어기법을 제안하기 위해 악성코드의 패밀리를 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 악성코드의 바이너리 파일을 이용해 시각화하고 CNN모델을 통해 분류한다. 또한 정확도를 높이기 위해 LBP, HOG를 통해 악성코드 이미지에서 중요한 특성을 찾고 데이터 클래스 불균형에서 오는 문제를 앙상블 모델을 통해 해결하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.796-798
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• 2023

IoT 기기 사용량의 증가로 인해 해킹 사례도 함께 증가하며 보안의 중요성이 커지고 있다. 본 논문은 IoT 보안 취약점을 해결하기 위해 정상/악성코드의 데이터셋을 Grayscale로 변환하여 악성코드/정상코드로 분류하는 알고리즘을 개발해 IoT 기기에서 성능을 검증한다. 분류에 이용되는 딥러닝 알고리즘은 CNN(Convolutional Neural Network)으로 99.60%의 평균 정확도를 나타내며 IoT 기기(라즈베리파이)에서도 잘 작동됨을 확인할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권5호
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• pp.205-211
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• 2024

The increasing number of botnet attacks incorporating new evasion techniques making it infeasible to completely secure complex computer network system. The botnet infections are likely to be happen, the timely detection and response to these infections helps to stop attackers before any damage is done. The current practice in traditional IP networks require manual intervention to response to any detected malicious infection. This manual response process is more probable to delay and increase the risk of damage. To automate this manual process, this paper proposes to automatically select relevant countermeasures for detected botnet infection. The propose approach uses the concept of flow trace to detect botnet behavior patterns from current and historical network activity. The approach uses the multiclass machine learning based approach to detect and classify the botnet activity into IRC, HTTP, and P2P botnet. This classification helps to calculate the risk score of the detected botnet infection. The relevant countermeasures selected from available pool based on risk score of detected infection.

• 융합보안논문지
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• 제23권1호
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• pp.69-77
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• 2023

최근 아일랜드 보건당국, 미(美) 송유관 등 전(全) 세계적으로 랜섬웨어 피해가 급증하고 있으며, 사회 모든 분야에 피해를 입히고 있다. 특히, 랜섬웨어 탐지 및 대응에 기존의 탐지방법뿐 아니라 머신러닝 등을 이용한 연구가 늘어 나고 있다. 하지만, 전통적인 머신러닝은 모델이 데이터가 많은 쪽으로 예측하는 경향이 강해 정확한 예측값을 추출하기 어려운 문제점이 있다. 이에 다수(Majority)의 Non-Ransomware(정상코드 또는 멀웨어)와 소수의(Minority) Ransomware로 구성된 불균형(Imbalance) 클래스에서 샘플링 기법을 통해 불균형을 해소하고 랜섬웨어탐지 성능을 향상시키는 기법을 제안하였다. 본 실험에서는 두가지 시나리오(Binary, Multi Classification)을 사용하여 샘플링 기법이 다수 클래스의 탐지 성능을 유지하면서 소수 클래스의 탐지 성능을 개선함을 확인하였다. 특히, 제안된 혼합샘플링 기법(SMOTE+ENN)이 10% 이상의 성능(G-mean, F1-score) 향상을 도출했다.

• 한국항행학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.27-36
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• 2024

본 논문에서는 2024년 7월 1일 협약 이행을 앞둔 국제선급협회의 공통규칙 - 선박의 사이버 복원력을 분석하여 5가지 요구조건과 17개의 세부사항, 선박 사이버 복원력에 따라 제출되거나 유지관리되어야 하는 문서들을 기준으로 선박 전주기 동안의 선박 사이버 복원력 대응을 위한 기술로 선급 인증 문서·설계서 등의 문서관리, 보안이 강화된 네트워크 구성, 사고 대응을 위한 프로세스 정립과 소프트웨어 도구를 이용한 형상관리, 네트워크 통합관리, 멀웨어 보호, 보안 관리 솔루션으로 선박 네트워크 보안 위협탐지와 실시간 대응이 가능한 기술을 제안하였다.

• 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.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권6A호
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• pp.129-137
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• 2008

인터넷의 활용도가 높아짐에 따라, 스팸메일이 전체 메일에서 차지하는 비중이 점점 커지게 되었다. 전체 인터넷 자원에서 필요에 의해 사용되는 메일의 기능보다, 주로 광고나 악성코드 등의 전파를 위한 목적으로 사용되는 메일의 비중이 점점 커지고 있으며, 이를 방지하기 위한 컴퓨터 및 네트워크, 인적자원의 소모가 매우 심각해지고 있다. 이를 해결하기 위해 스팸 메일 필터링에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔으며, 현재는 문맥상의 의미는 없지만 가독상에서 의미를 해석할 수 있는 문장에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 방식의 메일은 기존의 어휘를 분석하거나 문서 분류 기법 등을 이용한 스팸 메일을 필터링 방법을 통해 분류하기 어렵다. 본 연구는 이와 같은 어려움을 해결하기 위해 메일의 제목에 대한 N-GRAM 색인화를 통해 베이지안 및 SVM 을 이용하여 스팸 메일을 필터링 하는 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.808-810
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• 2013

최근 인터넷 사용이 보편화됨과 더불어 정치적, 경제적인 목적으로 웹사이트와 이메일을 악용한 악성 코드가 급속히 유포되고 있다. 유포된 악성코드의 대부분은 기존 악성코드를 변형한 변종 악성코드이다. 이에 변종 악성코드를 탐지하기 위해 유사 악성코드를 분류하는 연구가 활발하다. 그러나 기존 연구에서는 정적 분석을 통해 얻어진 정보를 가지고 분류하기 때문에 실제 발생되는 행위에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 악성코드가 호출하는 API(Application Program Interface) 정보를 추출하고 유사도를 분석하여 악성코드를 분류하는 기법을 제안한다. 악성코드가 호출하는 API의 유사도를 분석하기 위해서 동적 API 후킹이 가능한 악성코드 API 분석 시스템을 개발하고 퍼지해시(Fuzzy Hash)인 ssdeep을 이용하여 비교 가능한 고유패턴을 생성하였다. 실제 변종 악성코드 샘플을 대상으로 한 실험을 수행하여 제안하는 악성코드 분류 기법의 유용성을 확인하였다.