A Study of Malware Argument Detection

악성코드 Argument Detection 방법 연구

악성코드 분석방법의 발전에 따라 악성코드의 분석우회기법도 나날이 발전하여 대량의 악성코드분석이 다양한 이유로 수행되지 않고 있다. 대부분의 악성코드는 소스코드가 없는 바이너리로 동적 분석이 동작하지 않는 원인을 파악하기 어렵다. 동적 분석이 실행되지 않는 악성코드들은 입력 값에 따라 악성코드가 동작하거나, 특정 시간대를 일치하는 등 다양한 트리거가 존재한다. 본 논문에서는 트리거가 필요한 악성코드에 대해 바이너리 리프팅(lifting) 기술을 활용한 새로운 동적 분석방법을 제안한다. 바이너리 리프팅 기술은 소스코드가 없는 바이너리를 LLVM IR 로 변환시키는 기술로서 이를 활용해 입력 값 유무에 따른 악성코드를 판별하고자 한다. 전달인자를 사용하는 코드와 사용하지 않는 코드간 LLVM IR 을 비교분석하여 전달인자에 따른 악성코드 동작 여부를 판별해 대량의 악성코드 동적 분석시스템의 분석률을 높이는 방안을 제안하고자 한다.