본 논문은 기존에 널리 사용되는 바이트코드(bytecode) 중심의 안드로이드 어플리케이션 코드 난독화 방법과 달리 임의의 안드로이드 어플리케이션의 DEX 파일 자체를 추출하여 암호화하고, 암호화한 파일을 임의의 폴더에 저장한 후 코드를 수행하기 위한 로더 앱을 만드는 방법을 제시한다. 이벤트 처리 정보를 은닉하기 위하여, 로더 앱 내부의 암호화된 DEX 파일은 원본 코드와 Manifest 정보 일부를 포함한다. 로더 앱의 Manifest는 원본 앱의 Manifest 정보 중에서 암호화된 클래스에 포함되지 않은 정보만을 기재하였다. 제안기법을 사용시, 첫째로 공격자는 백신을 우회하기 위해 난독화된 코드를 포함한 악성코드 제작이 가능하고, 둘째로 프로그램 제작자의 입장에서는 제안기법을 이용하여 저작권 보호를 위해 핵심 알고리즘을 은폐하는 어플리케이션 제작이 가능하다. 안드로이드 버전 4.4.2(Kitkat)에서 프로토타입을 구현하고 바이러스 토탈을 이용하여 악성코드 난독화 능력을 점검해서 제안 기법의 실효성을 보였다.
가상화 난독화 기법은 보호하고자 하는 코드영역에 가상화 기법을 적용함으로써 코드의 분석을 어렵게 하는 기법이다. 상용 가상화 난독화 도구로 보호된 프로그램은 가상화된 코드가 원본코드로 복원되는 시점이 존재하지 않고 다양한 난독화 기법으로 가상화 영역이 보호되어 있어 분석하기 어렵기로 잘 알려져 있다. 그러나 이러한 가상화 난독화 기법이 악성코드 보호에 악용되면서 악성코드의 분석 및 대응에 어려움을 겪고 있는 현실이다. 본 논문에서는 상용 가상화 난독화 기법의 핵심 요소들을 자동으로 추출하고 실행 과정을 트레이스 할 수 있는 도구를 구현함으로써 상용 가상화 난독화 도구로 보호되어 있는 악성코드의 분석 및 대응에 활용할 수 있도록 한다. 이를 위하여 가상화 난독화 기법의 기본 구조와 동작 과정을 정리하고, 상용 가상화 난독화 기법으로 보호된 실행 파일을 대상으로 프로그램 분석 기법 중 하나인 Equation Reasoning System을 활용한 분석 결과를 제시한다. 또한 상용 가상화 난독화 도구로 보호되어 있는 실행 파일에서 가상화 구조를 추출하고 프로그램 실행 순서를 도출할 수 있는 자동화 분석 도구를 구현한다.
난독화 기술은 프로그램의 기능성은 그대로 유지하면서 자료구조, 제어흐름 등 내부 로직을 변형함으로써 프로그램의 분석을 지연시키는 기술이다. 그러나 이러한 난독화 기술을 악성코드에 적용함으로써 안티바이러스 소프트웨어의 악성코드 탐지율을 저하시키는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 소프트웨어 지적재산권을 보호하기 위하여 적용되는 난독화 기술이 역으로 악성코드에 적용됨으로써 악성코드 탐지율을 저해할 뿐만 아니라 이의 분석을 어렵게 하여 악성코드의 기능성 파악에도 어려움을 주게 되므로 난독화가 적용된 코드를 원본에 가깝게 복원할 수 있는 역난독화 기술의 연구 또한 꾸준히 지속 되어야 한다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구 중 대중적으로 널리 알려져 있는 도구인 VMProtect 3.4.0에서 제공하는 세부 난독화 기술 중 Pack the Output File, Import Protection의 옵션이 적용되어 난독화 된 코드의 특징을 분석하고 이의 역난독화 알고리즘을 제시하고자 한다.
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.
최근 악성코드 유포는 단순한 개인적 피해를 넘어 3 20 사이버테러와 같은 사회적인 심각한 문제점을 야기하고 있다. 특히 취약한 웹을 통한 유포방법인 드라이브 바이 다운로드(Drive-by download) 공격은 가장 심각한 위협이 되고 있다. 따라서 드라이브 바이 다운로드 공격에 사용되는 악성코드 유포 네트워크(Malware Distribution Network, MDN)를 효과적으로 분석하는 것은 악성코드로 인한 피해를 예방하기 위해 매우 중요하다. 악성코드 유포 네트워크를 효과적으로 분석하기 위해서는 웹페이지 내에 포함된 난독화하고 은닉화한 스크립트를 식별해야 하며, 본 논문에서는 이를 식별하기 위해 멀티레벨 에뮬레이션 기법을 제안한다. 이를 통해 다양한 형태로 숨겨져 있는 유포지로 연결하는 링크를 분석하여 악성코드 유포 네트워크 분석의 기반을 제공하고자 한다.
최근 악성코드에 의한 피해가 개인이나 기업으로부터 기관이나 국가 차원으로 진화하고 있고 악성코드가 사용하는 기술 역시 점점 고도화되고 다양한 기법들을 흡수하여 매우 지능적으로 발전하고 있다. 한편, 보안전문가들은 시그니쳐 탐색 등의 정적 분석과 역공학 등의 동적 분석으로 이에 대응하고 있지만 이는 새로이 출현하는 지능적인 악성코드에 긴급히 대처하기에는 부족함이 있다. 따라서, 악성코드들의 행위 분석에 앞서 대개의 악성코드들이 가지는 감염절차 및 파일 은닉기법에 대한 분석을 우선적으로 수행하고 이를 토대로 재빠른 초동분석이 이루어진 후 그 무력화 방법을 포함한 제반 상세분석이 이루어질 것이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 악성코드의 초기 진압을 위하여 요구되는 감염 절차의 분석과 파일 은닉기법의 분석 방안을 연구하였으며 그 과정에서 스팸메일을 발송하는 것으로 가장 널리 알려진 Rustock을 대상으로 실험하였다. 실험 결과를 통하여, 향후 새로이 출현하는 악성코드에 대한 재빠른 대처가 가능할 것으로 판단된다.
파일 식별과 분석은 컴퓨터 포렌식 수사과정에서 디지털증거 획득 및 증거분석에 중요한 요소이며 지금까지 많은 연구가 진행되었다. 그러나 실행파일의 식별과 분석은 주로 악성코드에 대해 연구되어 왔기 때문에, 저작권침해 사고와 같은 일반적인 실행파일을 세부적으로 분류하고 탐지해야 할 경우에는 기존의 악성코드 분류 방법은 적용되기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 실행파일 헤더내 문서화되지 않은 정보의 유사도 측정에 근거한 비교를 통해 실행파일을 세부적으로 분류할 수 있는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 실행파일의 헤더에 포함된 정보를 이용하기 때문에 일반적인 실행파일뿐만 아니라 기존의 악성코드 및 새로운 악성코드와 변종 그리고 실행압축, 코드변형, 가상화 및 난독화된 실행파일 분류에도 활용이 가능하다.
자동화된 obfuscation은 보안 목적으로 코드를 이해하기 어렵게 만들어 역공학 공격을 방어하는데 가장 효과적인 방식이라고 알려져 있다. 본 논문에서는 역공학 공격과 같은 소프트웨어 지적재산권의 침해로부터 마이크로소프트사의 비주얼 C++ 소스 프로그램을 보호하기 위한 obfuscation 기법을 제안하고 구현하였다. 즉, 원본 비주얼 C++ 소스 프로그램을 기능은 동일하지만 이해하기에는 훨씬 힘든 또 다른 프로그램으로 변환시켜 주는 도구인 코드 obfuscator를 구현하였다. 비주얼 C++ 소스를 다루기 위해 ANTLR이라는 파서 생성기를 도입하여, '주석 제거', '식별자 스크램블', '변수 분할', '배열 중첩', '클래스 삽입', '루프 조건 확장'. '부가 피연산자 삽입', '무의미 코드 삽입' 등의 변환 방식들을 구현하였다. 또한, 복잡도, 복원력, 비용 등의 측면에서 본 obfuscator의 성능과 유효성을 평가하였다. 원본 소스 코드와 비교하여 실험한 결과, 변환된 소스 코드가 실행시간 오버헤드를 일부 유발시키긴 하지만 프로그램 보호에는 효과적임을 알 수 있었다.
웹 페이지에서 다양한 서비스를 제공하면서 악성코드가 웹 페이지를 통해 배포되는 것도 늘어났다. 악성코드는 개인정보 유출, 시스템의 성능저하, 시스템의 좀비 피씨화 등의 피해를 입힌다. 이런 피해를 막으려면 악성코드가 있는 웹 페이지의 접근을 막아야 한다. 그런데 웹 페이지에 있는 악성코드는 난독화나 변형기법으로 위장하고 있어 기존 안티바이러스 소프트웨어가 사용하는 시그니처 방식의 접근법으로 찾아내기 어렵다. 이를 해결하기 위하여, 웹 페이지를 분석하여 악성 웹 페이지와 양성 웹 페이지를 구별하기 위한 특징을 추출하고, 기계 학습법으로 널리 사용되는 SVM을 통하여 악성 웹 페이지를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법이 우수함을 실험을 통하여 보인다. 제안한 방법으로 악성 웹 페이지를 정확히 분류하면 웹 페이지를 통한악성코드의 배포를 막는데 이바지할 것이다.
지난 몇 년간, 링크 플러딩 공격이라는 새로운 형태의 분산 서비스 공격 (DDoS) 이 제안되었다. 링크 플러딩 공격은 기존 DDoS 공격과는 다르게 선택적으로 라우터 간 코어 링크를 혼잡 시킴으로써 보다 넓은 범위에 지대한 영향을 끼친다는 점에서 큰 차이가 있다. 기존 네트워크 구조에서는 링크 플러딩 공격을 완화하는 것이 어려운데, 이는 공격자가 traceroute를 이용하여 취약한 링크를 사전에 파악하고 링크맵을 구축할 수 있는 원인에 기인한다. 기존에 링크 플러딩 공격을 감지하여 대응하기 위한 여러 연구가 제안되었으나 이들은 모두 목표 링크에 실제 공격이 발생한 직후에 이를 완화하는, 즉 사후 조치를 한다는 한계점이 존재한다. 본 논문에서는 링크 플러딩 공격 시나리오에서 공격자가 링크맵을 구축할 수 있다는 점에 주목하고 이를 사전에 방지하고자 하는 접근법을 제안한다. 소프트웨어 정의 네트워크의 장점을 활용하여 취약한 링크를 사전에 파악하고, 주변에 허니팟을 배치함으로써 중요한 링크를 공격자로부터 은닉하는 시스템인 SDHoneyNet을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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