전 세계적으로 악성코드는 하루 100만개 이상이 새롭게 발견되고 있으며, 악성코드 발생량은 해마다 증가하고 있는 추세이다. 공격자는 보안장비에서 악성코드가 탐지되는 것을 우회하기 위해 기존 악성코드를 변형한 변종 악성코드를 주로 이용한다. 변종 악성코드는 자동화된 제작도구나 기존 악성코드의 코드를 재사용하므로 비교적 손쉽게 생성될 수 있어 최근 악성코드 급증의 주요 원인으로 지목되고 있다. 본 논문에서는 대량으로 발생하는 악성코드의 효과적인 대응을 위한 행위기반 악성코드 프로파일링 시스템 프로토타입을 제안한다. 동일한 변종 악성코드들은 실제 행위가 유사한 특징을 고려하여 악성코드가 실행되는 과정에서 호출되는 API 시퀀스 정보를 이용하여 악성코드 간 유사도 분석을 수행하였다. 유사도 결과를 기반으로 대량의 악성코드를 자동으로 그룹분류 해주는 시스템 프로토타입을 구현하였다. 악성코드 그룹별로 멤버들 간의 유사도를 전수 비교하므로 그룹의 분류 정확도를 객관적으로 제시할 수 있다. 실제 유포된 악성코드를 대상으로 악성코드 그룹분류 기능과 정확도를 측정한 실험에서는 평균 92.76%의 분류 성능을 보였으며, 외부 전문가 의뢰에서도 84.13%로 비교적 높은 분류 정확도를 보였다.
악성코드는 루트킷, Anti-VM/디버깅, 실행압축 등 기술사용으로 점차 지능화된 형태로 발전하고 있다. 이에 대응하기 위해, user 및 kernel level에서의 다양한 행위 기반 분석기술이 연구되고 있으나, 이를 회피하는 악성코드가 지속적으로 출현하고 있다. 본 논문에서는 Taint Analysis 기반 악성코드 탐지방안을 제시한다. 본 대응기술은 공격자에 의해 회피하기 어렵고, 의심스러운 데이터 유형별 선별적 분석이 가능하여 행위 기반 대응기술의 한계를 보완할 수 있다.
스마트폰 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 정상 앱은 특정 개인정보를 외부로 전달하는 행위를 하며, 이러한 정상 앱의 행위는 악성 앱과 행위 측면에서 유사한 면을 지닌다. 즉, 정상 앱을 악의적인 목적으로 일부 조작한다면, 정상 앱은 쉽게 악성 앱으로 변조될 수 있다. 때문에 정상 앱이라 할지라도 개인정보의 유출 가능성을 사용자에게 앱 설치 이전에 경고해서 잠재적인 악의적 행위를 예방하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 추출된 API간 상호의존성 정보 내부에서 개인정보 탈취 및 유출 노드사이의 최단거리를 계산하여 개인정보 유출의 가능성을 지닌 의심스러운 일반 앱 탐지 방법을 제안한다. 또한 제안방법을 적용시켜 "LeakDroid"를 구현하였으며, 이를 검증하기 위해 악성 앱 250개와 일반 앱 1700개를 사용하여 실험을 진행하였다. 실험결과 악성 앱은 96.4%의 탐지율을 달성하였고, 일반 앱은 1700개중 실제 68개의 앱에서 개인정보 유출을 의심할 수 있는 흐름을 확인하였다.
스마트폰 사용이 대중화됨에 따라 스마트폰 사용인구 증가와 함께 우리의 일상생활과 밀접한 관계를 가지며 영향력을 넓혀가고 있는 가운데, 악성앱을 이용해 개인정보 유출, 불법 과금 유발, 스팸 발송 등 스마트폰 사용자에 피해를 입히며 사회적인 문제를 유발하는 보안 위협의 출현 또한 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 전 세계 보안업체, 연구소, 학계 등에서는 스마트폰 악성앱을 탐지하고 대응하기 위한 기술을 연구개발하고, 앱 마켓에서는 악성앱을 탐지하기 위한 분석 시스템을 도입하는 등 다양한 활동이 진행되고 있다. 하지만 악성앱 또한 기존의 탐지 및 대응 기술을 우회하는 등 생존율을 높이기 위한 방향으로 점차 지능화 정교화되는 양상을 보이고 있다. 최근 이러한 특징은 앱 마켓 등에서 도입하고 있는 대량의 앱에 대한 자동화된 런타임 분석을 수행하는 동적분석 시스템/서비스를 대상으로 많이 발생되고 있는데, 동적분석의 환경적, 시간적 제약 등을 이용하여 분석기술을 회피하는 기법을 주로 사용하고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 기존의 동적분석 기술을 우회하는 악성앱 분석회피 행위 유형을 분류하고, 이와 관련된 연구 동향에 대한 정보를 제공하고자 한다.
기존의 HTML의 경우 미디어 재생, 3D 그래픽 처리, 웹 소켓 통신 등을 위해서는 Silverlight나 Active-X와 같은 비 표준 플러그인을 설치해야만 구현할 수 있었다. 하지만, 차세대 웹 표준인 HTML5에서는 별도의 플러그인 설치 없이 자바스크립트의 신규 기능만으로 미디어 재생 등과 같은 동적인 기능을 구현할 수 있다. 이처럼 HTML5에서 자바스크립트 기능이 강화됨에 따라 이를 악용한 신종 사이버 공격의 위협이 증가 하고 있다. 기존의 악성 코드 공격과는 달리 사용자 단말에 어떠한 감염도 없이, 악성 스크립트를 삽입한 웹 페이지 접속만으로 악성 행위를 유발하기 때문에 기존의 보안기술로는 탐지에 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 로컬 프록시를 활용하여, 사용자 단말에서 송/수신되는 HTTP 트래픽을 수집하고, 이를 분석하여, 악성 자바스크립트를 탐지 및 차단하고, 나아가서 난독화 된 악성 자바스크립트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다.
악성코드의 기능들이 날로 정교해 지면서 악성 행위를 숨기거나 악성코드 분석이 어렵도록 만들기 위한 기법들이 적용되는 것을 쉽게 볼 수 있다. 이 중 악성코드 분석을 어렵게 만드는 대표적인 방식이 Packing이다. 그러므로 악성코드의 분석을 위해 Packing된 악성코드가 어떤 Packer로 Packing되어 있는 지 확인할 필요가 있다. 그러나 현재 사용하는 대부분의 시그니처 기반 탐지 방식은 오탐율 및 미탐율이 높다. 본 논문에서는 Packer 탐지를 위한 새로운 시그니처 생성 방식을 제안하고 성능을 검증한다.
악성코드 분석을 실제머신에서 진행하는 도중 시스템이 손상될 경우 복원에 어려움이 있다. 이에 따라 역공학 분석가들은 일반적으로 가상환경에서 분석을 진행한다. 가상환경의 경우 실제머신 호스트 운영체제와는 독립되어 있고 악성코드를 발현하여 시스템이 손상이 되더라도 이전 스냅 샷으로 복원하는 것이 용이하기 때문에 가상환경에서 악성행위 동작을 분석한다. 하지만, 최근 들어 악성코드가 점점 지능화되고 있으며 이에 따라 악성코드가 VM(Virtual Machine)환경에서는 동작하지 않는 Anti-VM 기술이 적용된 악성코드가 증가하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 가상환경에서 Anti-VM 기술이 적용된 악성코드를 분석할 수 있는 위한 환경 연구를 진행한다. 이에 따라, 악성코드가 가상환경을 탐지하는 기법을 분석하고 각 탐지기법을 방지할 수 있는 방안을 제안한다. 이를 통해 동적분석을 하지 못하도록 하는 분석 방해 지연 기술 중 하나인 Anti-VM 기술이 적용된 악성코드의 분석 결과를 향상 시키는 것을 목표로 한다.
급속도로 증가하고 있는 개인 단말 사용자와 네트워크의 광역화로 악성코드의 일종인 바이러스의 출현으로 그 해당 피해가 급증하고 있다. 이러한 현실에서 이전의 시그너쳐 기반 스캐닝 기법은 알려지지 않은 바이러스 및 신종 바이러스를 신속히 탐지할 수 없으므로 탐지성능이 급감하고 있다. 따라서 이전의 시그너쳐 기반의 스캐닝 기법의 단점을 보완하면서 새로운 기법의 바이러스를 탐지하기 위한 기법으로 제안된 휴리스틱 스캐닝 기법 및 행위 제한 기법에 대해 기술하겠다.
금전적 이득을 극대화하기 위해 특정 기업, 기관을 대상으로 하는 공격이 증가하고 있다. 공격에 사용되는 일반적인 악성코드의 특징은 기존 시그니처 탐지 방법으로는 탐지하기 어렵다는 것과 공격자의 C&C 서버와의 통신이 일어난다는 점이다. 기업, 기관을 대상으로 이러한 악성코드를 이용한 공격이 시도된다면 감염된 모든 PC로부터 공통적인 네트워크 접속 기록이 발견될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특징에 중점을 두고 라이브 포렌식 오픈 소스를 활용하여 엔드포인트의 네트워크 접속 기록을 활용해 공통 행위를 탐지하는 기법을 제시하고자 한다.
자바 스크립트는 정적인 HTML 문서에 동적인 기능을 제공하기 위해 자주 사용되는 언어이며, 최근에 HTML5 표준이 발표됨으로써 더욱더 관심 받고 있다. 이렇게 자바 스크립트의 중요도가 커짐에 따라, 자바 스크립트를 사용하는 공격( DDos 공격, 개인 정보 유출 등 )이 더욱 더 위협적으로 다가오고 있다. 이 악성 자바 스크립트는 흔적을 남기지 않기 때문에, 자바 스크립트 코드만으로 악성유무를 판단해야 하며, 실제 악성 행위가 브라우저에서 자바 스크립트가 실행될 때 발생되기 때문에, 실시간으로 그 행위를 분석해야만 한다. 이러한 이유로 본 논문은 위 요구사항을 만족하는 분석 엔진을 소개하려 한다. 이 분석 엔진은 시그니쳐 기반의 정적 분석으로 스크립트 코드의 악성을 탐지하고, 행위 기반의 동적 분석으로 스크립트의 행위를 분석하여 악성을 판별하는 실시간 분석 기술이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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