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.
지능화된 안드로이드 악성코드는 안티바이러스가 탐지하기 어렵도록 악성행위를 숨기기 위하여 다양한 분석 회피 기법을 적용하고 있다. 악성코드는 악성행위를 숨기기 위하여 백그라운드에서 동작하는 컴포넌트를 주로 활용하고, 자동화된 스크립트로 악성 앱을 실행할 수 없도록 activity-alias 기능으로 실행을 방해하고, 악성행위가 발견되는 것을 막기 위해 logcat의 로그를 삭제하는 등 지능화되어간다. 악성코드의 숨겨진 컴포넌트는 기존 정적 분석 도구로 추출하기 어려우며, 기존 동적 분석을 통한 연구는 컴포넌트를 일부만 실행하기 때문에 분석 결과를 충분히 제공하지 못한다는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 지능화된 악성코드의 동적 분석 성공률을 증가시키기 위한 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 분석 시스템은 악성코드에서 숨겨진 컴포넌트를 추출하고, 서비스와 같은 백그라운드 컴포넌트인 실행시키며, 앱의 모든 인텐트 이벤트를 브로드캐스트한다. 또한, 분석 시스템의 로그를 앱이 삭제할 수 없도록 logcat을 수정하고 이를 이용한 로깅 시스템을 구현하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 시스템을 기존의 컨테이너 기반 동적 분석 플랫폼과 비교하였을 때, 악성코드 구동률이 70.9%에서 89.6%로 향상된 기능을 보였다.
지속적으로 증가 하고 있는 악성 종양 발병률의 증가, 생존률의 향상, 조기발견의 증가 등이 암 기왕자의 보험 수요 상승을 가져오고 있으며, 보험시장에서 더 이상 암 기왕자를 도외시하기 어렵게 만들고 있다. 그러나, 현재 국내에서는 암 기왕자를 인수할 수 있는 상품과 언더라이팅 인수 기법이 부족한 실정이다. 본 논문은 이러한 상황 하에서 기존에 거절체로 인식되었던 암 기왕자의 적극적인 인수를 위해 악성종양에 대한 보험 의학적인 고찰과 사망률, 위험도에 대해 분석하고, 국내에서 암 기왕자의 보험 인수 시 문제점과 그 해결방안을 모색해 보았다. 종양은 종양세포의 성장과 확산의 정도를 나타내는 병기와 조직학적 등급에 의해 그 예후와 경과가 예측 가능하며, 이 병기를 표준화하려는 국제적 시도로 1977년 American Joint Committee on Cancer(AJCC)는 TNM system 을 제시하였다. 병기를 기초로 치료의 결정도 함께 이루어지는데, 주요 치료법을 수술, 방사선치료, 항암치료, 면역요법이 있다. 이러한 치료법들은 후기 부작용을 일으키거나 이차성 암(Secondary malignant neoplasm)의 원인이 되기도 한다. 병기에 따른 암환자의 사망률을 살펴 보면, 암은 일정시기 동안 사망률이 급격히 증가하다가 이후에 점차 사망률이 감소하고, 그 이후에는 사망률에 영향을 미치지 않는다. 이러한 사망률 변화의 특성은 암 기왕자에게 평준식 정액 할증법(Per mille flat extra)의 적용이 적절함을 보여준다. 그러나, 현재 국내에서는 악성 종양 기왕자를 위한 상품이 전무한 상태이며, 암의 병리적 병기와 치료에 관련된 정보를 얻을 수 있는 도구도 부족하고, 명확한 인수 기법이 없다. 또한, 자체의 경험통계의 부족으로 위험에 대한 부담감이 큰 것이 현실이다. 하지만, 병기에 따른 사망률의 변화에서도 알 수 있듯이 평준식 정액 할증법의 도입이나, 악성종양의 병기(Stage)별 정액 할증률을 삭감법으로 전환하는 기준을 개발한다면, 종신보험은 충분히 인수가 가능하다. 또한, CI 보험도 암에 대한 부담보를 하는 선진사의 인수 기법을 도입하거나, 암 기왕자만을 위한 CI 상품을 개발하는 등 새로운 인수 기법을 모색한다면, 암기왕자 인수의 폭은 넓어질 것이다. 이와 같은 노력과 함께, 언더라이팅의 정보 획득을 위한 암 기왕자만의 고지서를 개발하고, 전문 언더라이터의 양성을 위한 노력을 게을리 하지 않는다면, 암기왕자를 적극적으로 인수할 수 있을 것이다. 앞으로 국내 보험사가 위와 같은 노력을 지속적으로 해 나가고, 비교적 예후와 경과가 양호한 0기와 1기 암 기왕자부터 단계적으로 종신보험의 인수를 시도한다면, 비교적 안전하게 경험치를 축적할 수 있을 것이다. 뿐만 아니라 국내 보험업계는 새로운 시장의 확보와 보험에 대한 대외 이미지 개선이라는 효과도 함께 얻게 될 것이다.
최근 모바일 인터넷 이용률이 급증하면서 인터넷 이용자의 웹 브라우저를 통한 사회 공학적 또는 드라이브 바이 다운로드 방식으로 악성코드 유포 공격이 확산되고 있다. 현재 드라이브 바이 다운로드 공격 방어 초점은 최종 다운로드 사이트 및 유포 경로에 초점을 두어 진행되어 왔으나 공격 초기 악성코드를 주입하는 인젝션 사이트에 대한 특성 탐지 및 차단에 대해서는 충분히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 이러한 악성 코드 다운로드 공격에 대한 방어메커니즘 향상을 목적으로, 악성코드 다운로드의 핵심 근원지인 인젝션 사이트를 탐지하는 방안에 대해서 연구한다. 결과적으로 악성코드의 확산을 방지하기 위해 다운로드 공격의 최종 사이트를 탐지 및 차단하는 현재의 URL 블랙리스트 기법에 추가하여, 악성코드를 주입하는 인젝션 사이트를 탐지 특징을 추출 하는 방안을 제시한다. 또한 URL 블랙리스트 기반의 접근법과 비교하여 악성코드 감염률을 효율적으로 최소화 할 수 있는 방안임을 보인다.
본 연구에서는 우리나라 사망원인의 1위인 악성신생물 중에서 2000년부터 가장 빈도가 높은 폐암에 대하여 우리나라와 OECD 국가들 간에 사망률과 잠재수명손실연수(PYLL)에 통계학적으로 차이기 있는가를 살펴보아서 폐암에 대한 국가 간 비교와 폐암 사망구조의 문제점을 파악하여 보건정책, 보건교육, 보건자원배분 등에 자료를 제공코자 하였다. 분산분석을 통하여 폐의 악성신생물로 인한 사망률과 잠재수명손실연수을 전체 인구와 성별에 따라 OECD 국가들과의 차이를 확인하였을 때, 우리나라의 폐의 악성신생물로 인한 사망률과 잠재수명손실연수는 2000년 이전보다 모두 높아진 것으로 보이며, 특히 잠재수명손실연구의 경우 급격히 높아짐을 확인할 수 있었다. 본 연구는 우리나라와 OECD 회원국들과의 폐의 악성신생물로 인한 비교할 때 사망률보다는 잠재수명손실연수가 더 중요함을 나타낸다는 의의를 갖는다.
목 적: 악성 종양과 연관된 흉막삼출에서 혈액상을 보이는 빈도를 확인하고 혈액상 여부와 세포진 검사나 흉막조직 검사의 양성률 그리고 흉막액 CEA 양성률과의 연관 관계를 확인해 보고자 하였다. 또한 일반적으로 흉막액 CEA의 증가는 세포진 양성률과 밀접한 연관관계를 보인다고 하는데, 이에 대한 의미를 재조명하고자 하였다. 방 법: 1995년 3월부터 1996년 12월까지 연세대학교 의과 대학 세브란스 병원에서 악성 종양으로 진단된 환자중 흉막삼출이 발생한 98예를 대상으로 흉막액의 통상검사(pH, cell count, glucose, protein, LDH)와 함께 흉막액의 외견, 적혈구 수, CEA, 그리고 세포 조직학적 검사를 시행하였다. 결 과: 악성 종양과 연관된 흉막삼출의 44.9%에서 혈액상이었고 55.1%에서 장액상으로 나타났다. 흉막액의 적혈구 수가 $100,000/mm^3$ 이상 증가된 경우 흉막액 세포진 검사의 양성률은 42.8%였으며 흉막액의 적혈구수와 흉막액 세포진 검사의 양성률 그리고 CEA 양성률 등의 상호간에 연관관계는 없었다. 세포조직검사장 확진된 악성 흉막삼출의 경우 흉막액 CEA는 72.7%에서 10ng/ml 이상으로 증가된 소견을 보였고, 흉막액 CEA가 10ng/ml 이상으로 증가된 경우 새포조직검사의 양성률은 58.2%였다. 종양 진단후 흉막액이 발현되기까지의 기간과 흉막액 세포진 검사의 양성률, 흉막액 CEA의 양성률, 그리고 흉막액 적혈구수 등의 상호간에 연관관계를 발견할 수 없었다. 결 론: 소견을 악성 종양과 연관된 흉막삼출의 44.9%에서 혈액상보였으며 흉막액내 적혈구 수의 증가와 세포조직학적 검사의 양성률이나 CEA의 양성률간에 유의한 상관관계는 없었다. 흉막액 CEA의 측정은 세포조직학적인 양성률과 일치하지는 않았지만 일부 비종양성 흉막삼출에 의한 증가를 임상적으로 배제하면 흉막생검, 세포진 검사와 함께, 악성 흉막삼출의 진단적 접근에서 보조적인 역할을 감당할 수 있을 것으로 생각된다.
본 논문은 쥐의 악성종양에 대한 광역학적 치료효과를 조사한 연구이다. 실험방법으로서는 쥐를 대조군과 대상군의 두 그룹으로 나누어 HepG2 and Hela cell line을 주입하여 암조직을 배양하였다. 쥐의 악성종양에 포토포린을 30시간 전에 주입하고 630nm와 650nm의 레이저를 적용하였다. 광역학적 치료후에 쥐의 두 그룹에 대한 악성종양크기, 괴사율, 악성종양 성장률, 악성종양조직의 병리학적 변화를 분석하였다. 실험결과 조직에서 악성종야세포의 괴사를 보였으며, 광조사 시간과 광량에 따라 악성종양 크기가 줄어들고 악성종양의 괴사변화를 나타냈다. 그러나 630nm와 650nm의 파장차이에 대한 악성종양의 변화의 차이는 발견할 수 없었으며 다른 정상조직에서의 손상도 발견되지 않았다.
목적 본 연구는 무증상 여성의 유방 초음파에서 발견된 군집 미세낭종의 발생률, 임상적 결과 및 영상 소견을 알아보고, 적절한 조치 가이드라인을 제시하고자 한다. 대상과 방법 2014년 8월부터 2019년 12월까지 무증상 여성에서 시행한 유방 초음파에서 발견된 군집 미세낭종 병변에 대해 분석하였다. 최종 진단은 병리학적 결과 및 12개월 이상의 추적관찰로 하였다. 결과 100명의 환자에서 117개 병변이 후향적으로 연구되었으며, 군집 미세낭종의 발생률은 1.5%였다. 총 117개의 병변 중, 3개(2.6%)는 악성, 2개(1.7%)는 고위험 병변, 112개(95.7%)는 양성이었다. 악성 병변 중 2개는 관상피내암이었고, 1개는 침윤성 유관암이었다. 이중, 유방 촬영술에서 의심스러운 미세석회화 또는 초음파에서 내부 혈류를 보인 2개의 병변은 category 4로 분류되었다. 나머지는 12개월 뒤 시행한 초음파에서 echo pattern의 변화를 보인 위 음성의 증례였다. 결론 무증상 여성에서 시행한 유방 초음파에서 군집 미세낭종의 유병률은 1.5%였으며, 악성률은 2.6%였다. 군집 미세낭종의 악성률과 양성 및 악성 영상 소견을 아는 것은 영상의학과 의사들이 병변을 분류하고 적절한 조치를 권유하는 데 도움이 될 것이다.
악성코드는 매년 그 수가 증가하고 있으며, 악성코드의 공격기법이 지능적이고 복합적으로 진화함에 따라 이에 대한 분석과 대응이 요구된다. 하지만 일부 악성코드는 감염여부를 숨기기 위하여 분석에 대한 회피방법으로 루트킷을 통하여 방어자에 의한 악성코드의 코드 분석을 우회함으로써 은폐된 상태로 악의적인 공격을 수행한다. 따라서 본 논문에서는 유저레벨에서 IAT(Import Address Table)의 정보를 후킹하여 악성 행위를 수행하는 루트킷을 탐지하는 대응방안을 제안한다.
이메일 등 외부로부터 유입된 악성코드로 인해 기업환경 사용자들의 피해 사례가 증가하고 있다. 대다수 기업환경 사용자들은 시그니처 기반의 안티바이러스를 설치하여 사용하고 있지만 신종 악성코드에 대한 대응률은 낮다. 또, 신종 악성코드 샘플을 수집하더라도 분석하고 시그니처 데이터베이스에 적용하는데 많은 시간이 소요되어 반영되기 전까지 사용자는 신종 악성코드를 진단하지 못하는 취약점을 가지게 된다. 최근 클라우드컴퓨팅 기술이 활성화되면서 안티바이러스에 응용하여 적용하고 있다. 방대한 데이터베이스 및 빠른 질의응답을 토대로 클라우드 기반의 안티바이러스는 시그니처 기반의 안티바이러스를 대체할 기술로 떠오르고 있다. 본 논문은 클라우드컴퓨팅 기술을 이용한 안티바이러스를 기업 환경에 적용하여 효율적으로 악성코드 대응을 할 수 있도록 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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