• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권1호
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• pp.1-8
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• 2017

Diverse types of malicious code such as evasive Server-side Polymorphic are developed and distributed in third party open markets. The suspicious new type of polymorphic malware has the ability to actively change and morph its internal data dynamically. As a result, it is very hard to detect this type of suspicious transaction as an evidence of Server-side polymorphic mobile malware because its C&C server was shut downed or an IP address of remote controlling C&C server was changed irregularly. Therefore, we implemented Simulated C&C Server to aggregate activated events perfectly from various Server-side polymorphic mobile malware. Using proposed Simulated C&C Server, we can proof completely and classify veiled server-side polymorphic malicious code more clearly.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.77-85
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• 2014

최근의 클라우드 환경, 빅데이터 환경 등 다양한 환경에서 악성코드나 의심 코드에 의한 피해가 늘어나고 있으며 이를 종합적으로 대응할 수 있는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 악성행위가 내포된 의심코드는 사용자의 동의 없이도 PC에 설치되어 사용자가 인지하지 못하는 피해를 양산하고 있다. 또한 다양한 시스템으로부터 수집되는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 가공하는 기술뿐만 아니라 정교하게 발전하고 있는 악성코드를 탐지 분석하기 위한 대응기술 또한 고도화 되어야 한다. 최근의 악성코드를 원천적으로 탐지하기 위해서는 실행파일에 포함된 악성코드에 대한 정적, 동적 분석을 포함한 분석뿐만 아니라 평판에 의한 검증도 병행되어야 한다. 또한 대량의 데이터를 통해 유사성도 판단하여 실시간으로 대응하는 방안이 절실히 필요하다. 본 논문에서는 이러한 탐지 및 검증 기법을 다중으로 설계하고 이를 실시간으로 처리할 수 있는 방안을 제시하여 의심코드에 대한 대응을 근본적으로 할 수 있도록 연구하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1491-1500
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• 2008

본 논문은 은닉 마르코프 모델을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자 하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하여 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인했다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권1호
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• pp.149-156
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• 2023

OOXML-based MS-Office digital files are extensively utilized by businesses and organizations worldwide. However, OOXML-based MS-Office digital files are vulnerable to forgery and corruption attack by including hidden suspicious information, which can lead to activating malware or shell code being hidden in the file. Such malicious code can cause a computer system to malfunction or become infected with ransomware. To prevent such attacks, it is necessary to analyze and detect the corruption of OOXML-based MS-Office files. In this paper, we examine the weaknesses of the existing OOXML-based MS-Office file structure and analyzes how concealment and forgery are performed on MS-Office digital files. As a result, we propose a system to detect hidden data effectively and proactively respond to ransomware attacks exploiting MS-Office security vulnerabilities. Proposed system is designed to provide reliable and efficient detection of hidden data in OOXML-based MS-Office files, which can help organizations protect against potential security threats.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.67-70
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• 2014

최근의 다양한 환경에서 악성코드나 의심 코드에 의한 피해가 날로 늘어나고 있는 추세이며 이를 종합적으로 대응할 수 있는 시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 상황이다. 이러한 악성코드는 사용자의 동의 없이도 PC에 설치되어 사용자가 인지하지 못하는 피해를 지속적으로 영산하고 있으며 그 심각성도 날로 심해지고 있는 실정이다. 또한 다양한 시스템으로부터 수집되는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 검증하는 기술 및 탐지 기법을 토대로 악성코드를 탐지하고 분석할 수 있는 대응기술로 고도화 되어야만 한다. 이러한 악성코드는 사용자의 PC에 설치되기 이전부터 검사 및 판단하여 사전 대응하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 악성코드가 실제 PC상에 설치되기 이전에 탐지할 수 있는 기법을 제시하며 이를 장치형태로 검증하였다. 본 논문에서 제시하는 기술을 토대로 악상코드 근절에 대한 근본적인 대안을 제시할 것이라 판단한다.

• 한국측량학회지
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• 제36권2호
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• pp.67-74
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• 2018

본 연구는 대표적인 공간정보 자료인 연속지적도와 수치지형도를 활용하여 국 공유지 무단점유 의심 시설물을 탐지하는 방법론을 제시하였다. 먼저, 국 공유지 대장 자료와 연속지적도를 위치정보를 기반으로 연계하여 국 공유지 공간정보 데이터베이스를 구축하였다. PNU 코드를 활용하여 서로 다른 기관들에서 관리하는 자료들을 하나의 공간정보 DB로 통합하였으며, 연속지적도 상에서 각각의 필지에 대해 국 공유지의 공부상 사용/미사용 여부를 확인하였다. 다음으로 구축된 국 공유지 공간정보 DB와 수치지형도를 활용하여 공부상 미사용 국 공유지 필지에 존재하는 무단점유 의심 시설물들을 탐색하였다. 마지막으로 제안된 방법론을 실험 대상지역에 대해 적용하고 효용성을 평가하였다. 본 연구를 통해 기 구축된 공간정보 데이터들의 활용성을 높이는 동시에 효율적이고 경제적인 국 공유지의 관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.429-442
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• 2020

최근 침해사고에서 오피스 문서를 통한 공격 비중이 높아지고 있다. 오피스 문서 어플리케이션의 보안이 점차 강화되어왔음에도 불구하고 공격기술의 고도화, 사회공학 기법의 복합적 사용으로 현재도 오피스 문서를 통한 공격이 유효하다. 본 논문에서는 악성 OOXML(Office Open XML) 문서 탐지 방법과 탐지를 위한 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 공격에 사용된 악성파일과 정상파일을 악성코드 저장소와 검색엔진에서 수집하였다. 수집한 파일들의 악성코드 유형을 분석하여 문서 내 악성 여부를 판단하는데 유의미한 의심 개체요소 6가지를 구분하였으며, 악성코드 유형별 개체요소 탐지 방법을 제안한다. 또한, 탐지 방법을 바탕으로 OOXML 문서 기반 악성코드 탐지 프레임워크를 구현하여 수집된 파일을 분류한 결과 악성 파일셋 중 98.45%에 대해 탐지함을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.47-54
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• 2014

여러 가지 역공학 방지기술들 중 하나인 안티 디버깅 기술은 특정 프로그램을 대상으로 공격자나 분석가가 디버거를 사용하여 분석을 하지 못하도록 하기 위한 기술로써, 예전부터 악성코드 및 분석을 방지하고자 하는 여러 가지 프로그램들에 적용이 되었으며 현재까지도 많이 사용이 되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 이러한 안티 디버깅 루틴에 대한 자동화 탐지 방법을 제안한다. 탐지는, 디버거 및 시뮬레이터를 통해 실행 명령어 및 API(Application Program Interface)에 대한 트레이스 정보들을 추출하고, 추출된 정보들을 비교하여 안티 디버깅 루틴으로 의심이 가는 지점을 찾는 방식으로 진행된다. 실험 결과, 알려진 25가지의 안티 디버깅 기법들 중 21가지에 대하여 정상적으로 탐지가 이루어졌다. 이와 같이, 본 기법은 특정 안티 디버깅 기술에 의존적이지 않으며, 추후 개발 및 발견되는 안티 디버깅 기술들에 대한 탐지의 경우에도 적용이 가능할 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.27-33
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• 2019

One of serious security threats is a botnet-based attack. A botnet in general consists of numerous bots, which are computing devices with networking function, such as personal computers, smartphones, or tiny IoT sensor devices compromised by malicious codes or attackers. Such botnets can launch various serious cyber-attacks like DDoS attacks, propagating mal-wares, and spreading spam e-mails over the network. To establish a botnet, attackers usually inject malicious URLs into web source codes stealthily by using data hiding methods like Javascript obfuscation techniques to avoid being discovered by traditional security systems such as Firewall, IPS(Intrusion Prevention System) or IDS(Intrusion Detection System). Meanwhile, it is non-trivial work in practice for software developers to manually find such malicious URLs which are hidden in numerous web source codes stored in web servers. In this paper, we propose a security defense system to discover such suspicious, malicious URLs hidden in web source codes, and present experiment results that show its discovery performance. In particular, based on our experiment results, our proposed system discovered 100% of URLs hidden by Javascript encoding obfuscation within sample web source files.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권3호
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• pp.178-192
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• 2006

버퍼 오버플로우 공격은 Code Red나 SQL Stammer와 같은 최근의 웜의 발발에서 알 수 있는 것과 같이 가장 강력하고 치명적인 형태의 악성 코드 공격이다. 버퍼 오버플로우 공격은 일반적으로 시스템에 비정상적인 증상들을 유발한다. 버퍼 오버플로우 공격에 대한 기존의 대처방안들은 심각한 성능 저하를 초래하거나, 다양한 형태의 버퍼 오버플로우 공격을 모두 방지하지 못했으며, 특히 일반적으로 사용되는 소프트웨어 패치를 사용하는 방법은 버퍼 오버플로우 입의 확산을 효과적으로 차단하지 못한다. 이러한 문제를 해결하고자 본 논문에서는 적은 하드웨어 비용과 성능 저하만으로 거의 모든 악성 코드 공격을 탐지하고 피해를 복구할 수 있도록 하는 복귀 주소 포인터 스택 (Return Address Pointer Stack: RAPS) 과 변조 복구 버퍼 (Corruption Recovery Buffer: CRB)라는 마이크로 구조 기술들을 제안한다. 버퍼 오버플로우 공격으로 인한 비정상적인 증상들은 RAPS를 통해 프로세스 실행 중 메모리 참조의 안전성을 점검함으로써 쉽게 탐지될 수 있으며, 이는 그러한 공격들에 의한 잠재적인 데이타 흑은 제어 변조를 피하는 것을 가능하게 한다. 안전 점검 장치의 사용으로 인한 하드웨어 비용과 성능 손실은 거의 발생하지 않는다. 또한, RAPS에 비해 더욱 강도 높은 방법인 CRB를 이용하여 보안 수준을 더욱 향상시킬 수 있다. 변조 복구 버퍼는 안전 점검 장치와 결합되어 버퍼 오버플로우 공격에 의해 발생했을 가능성이 있는 의심스러운 쓰기들을 저장함으로써 공격이 탐지되는 경우 메모리의 상태를 공격 이전의 상태로 복구시킬 수 있다. SPEC CPU2000 벤치마크 중에서 선정한 프로그램들에 대해 상세한 시뮬레이션을 수행함으로써, 제안된 마이크로구조 기술들의 효율성을 평가할 수 있다. 실험 결과는 안전 점검 장치를 사용하여 공격으로 인한 복귀 주소 변조로부터 스택 영역을 방어하는 것이 시스템의 이상 증상들을 상당 부분 감소시킬 수 있다는 것을 보여준다. 또한, 1KB 크기의 작은 변조 복구 버퍼를 안전 점검 장치와 함께 사용할 경우 스택 스매싱 공격으로 인해 발생하는 추가적인 데이타 변조들까지 막아낼 수가 있는데, 이로 인한 성능 저하는 2% 미만에 불과하다.