• Journal of Industrial Convergence
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• v.20 no.5
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• pp.61-68
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• 2022

In recent years, malicious codes are being produced using the developing information and communication technology, and it is insufficient to detect them with the existing detection system. In order to accurately and efficiently detect and respond to such intelligent malicious code, an intelligent detection model is required, and in order to maximize detection performance, it is important to train with the main characteristic information set of the malicious code. In this paper, we proposed a technique for designing an intelligent detection model and generating the data required for model training as a set of key feature information through transformation, dimensionality reduction, and feature selection steps. And based on this, the main characteristic information was classified by malicious code. In addition, based on the classified characteristic information, we derived common characteristic information that can be used to analyze and detect modified or newly emerging malicious codes. Since the proposed detection model detects malicious codes by learning with a limited number of characteristic information, the detection time and response are fast, so damage can be greatly reduced and Although the performance evaluation result value is slightly different depending on the learning algorithm, it was found through evaluation that most malicious codes can be detected.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.301-303
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• 2012

본 논문에서는 알려진 악성코드로부터 악의적인 행위 패턴을 정의하는 방법을 제안하고, 이를 기반으로 변형된 악성코드의 검출 방법을 제안한다. 악의적인 행위 패턴에 대한 정의는 Cross Reference를 기반으로 블록화 한 후 실행코드 블록의 호출 관계에 따른 그래프를 이용하여 정의하였다. 그리고 변형된 악성코드에 대한 검출은 실행코드 내부에서 악의적인 행동 패턴을 찾음으로써 판단한다. 제안된 방법에 대한 실험결과 변형된 악성코드의 검출이 가능함을 확인하였다.

• Review of KIISC
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• v.26 no.1
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• pp.92-98
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• 2016

IT기술이 발달함에 따라서 데이터는 대량화, 다양화 되었다. 그에 따라서 이를 침해하려는 다양한 공격기술들이 등장하고 있다. 특히, 지능형 타깃 지속 공격이라는 APT(Advanced Persistent Threat) 공격은 날로 발전하고 있다. APT공격 중에서도 특히 은닉형 악성코드를 이용한 공격들이 많이 등장하고 있다. 은닉형 악성코드는 사용자가 인식하지 못하도록 보안시스템을 우회하고, 중요 데이터의 수집 및 유출을 위하여 교묘하게 시스템에 숨어들어 악의적인 행위를 하는 형태의 악성코드를 말한다. 이러한 고도화된 악의적인 행위를 하는 악성코드를 탐지하고, 대응하기 위한 기술들은 아직까지 부족한 것이 현실이다. 본 논문에서 대표적인 은닉형 악성코드와 공격사례를 분석하여 이를 대응할 수 있는 방안을 고찰해본다. 또한 이를 통하여 고도화된 공격기술들에 대해 예방하고 대응하는 자료로 활용 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.501-503
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• 2015

Malicious(악의적인) + Code 즉, 악의적인코드를 포함한 소프트웨어라는 의미로 줄여 Malware(Malicious + Software) 라고 불리는 악성코드는 최근 네트워크와 컴퓨터의 급속한 발전에 따라 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이다. 폭발적인 증가율 추세를 보이고 있는 악성코드의 위협을 대비하기 위해 악성코드에 대한 분석이 필요한데 그 분석의 종류로는 초기분석, 동적 분석, 정적분석으로 나누고 장, 단점을 정리하였다. 또한 악성코드 대량화에 따른 효율적인 분석과 빠른 의사결정을 위한 악성코드 유사도에 대한 연구를 소개하고 API Call Sequence와 분류된 API를 이용한 악성행위 유사도 판별법을 제시하고 실험하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.17 no.6
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• pp.89-98
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• 2007

We have come a long way in the information age. Thanks to the advancement of such technologies as the internet, we have discovered new ways to convey information on a broader scope. However, negative aspects exist as is with anything else. These may include invasion of privacy over the web, or identity theft over the internet. What is more alarming is that malwares so called 'maliciouscodes' are rapidly spreading. Its intent is very destructive which can result in hacking, phishing and as aforementioned, one of the most disturbing problems on the net, invasion of privacy. This thesis describes the technology of how you can effectively analyze and detect these kind of malicious codes. We propose sequencial hybrid analysis for API calls that are hooked inside user-mode and kernel-level of Windows. This research explains how we can cope with malicious code more efficiently by abstracting malicious function signature and hiding attribute.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.39C no.8
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• pp.738-745
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• 2014

Recently, mobile users continuously increase, and mobile applications also increase As mobile applications increase, the mobile users used to store sensitive and private information such as Bank information, location information, ID, password on their mobile devices. Therefore, recent malicious application targeted to mobile device instead of PC environment is increasing. In particular, since the Android is an open platform and includes security vulnerabilities, attackers prefer this environment. This paper analyzes the performance of malware detection system applying linear SVM machine learning classifier to detect Android malware application. This paper also performs feature selection in order to improve detection performance.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.153-154
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• 2018

전 세계 모바일 게임 소비 시장의 증가와 사용자들이 지속적으로 증가하는 반면 랜섬웨어와 같은 악성 프로그램들이 악의적인 목적을 위하여 모바일게임 시장에 피해를 주는 사례들도 지속적으로 증가하는 것도 사실이다. 본 논문에서는 모바일 게임을 이용한 악성코드 위협으로부터 보호하기 위하여 4차 산업의 가장 핵심 기술인 인공지능의 학습기술에 악성코드 분석기술을 연계시켜 새로운 모바일 악성코드 탐지와 속도를 향상시키는 기술의 필요성을 제시한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.16 no.3
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• pp.488-494
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• 2012

This paper classifies the self-defense techniques used by the malicious software based on their approaches, introduces the packing technique as one of the code protection methods and proposes a way to quickly analyze the packed malicious codes. Packing technique hides a malicious code and restore it at runtime. To analyze a packed code, it is initially required to find the entry point after restoration. To find the entry point, it has been used reversing the packing routine in which a jump instruction branches to the entry point. However, the reversing takes too much time because the packing routine is usually obfuscated. Instead of reversing the routine, this paper proposes an idea to search some features of the startup code in the standard library used to generate the malicious code. Through an implementation and a consequent empirical study, it is proved that the proposed approach is able to analyze malicious codes faster.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.28 no.7C
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• pp.743-750
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• 2003

With the expansion of computer technology the mobility of a mobile agent code having the flexibility in the dispersive computer situation is used to set up the applications distributed on the Internet. As it also has the ability to transmit the mobile code of a mobile agent and to receive it from a far-off host, the executive circumstances of the host system in which an agent is executed have to access to an agent code and the executive state capable of executing an agent code. Therefore, it is difficult to prevent the forgery, the alteration and the wrong execution of an agent from a malicious host. This dissertation suggests the mechanism which can protect an agent from the malicious action through the executive pursuit of a code-named mobile agent. The security of this mechanism is verified through the protective process of a mobile agent in this mechanism.

• Review of KIISC
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• v.24 no.1
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• pp.32-38
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• 2014

본 논문은 수년간 급격하게 증가되어 많은 피해를 초래하고 있는 악성코드를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 악성코드 제작자로부터 생산되고 인터넷에 유포되는 대부분의 악성코드는 처음 개발된 제로-데이 악성코드의 코드 일부를 그래도 재사용하는 경우가 많다. 이러한 특징에 의해 악성코드 변종들 사이에는 악의적 행위를 위해 사용되는 함수들 중 공통으로 포함되는 코드들이 존재하게 된다. 논문에 저자는 이점에 착안하여 코드 재사용 검사 여부를 통한 악성코드 변종 탐지 기법을 제안하고 있다. 그리고 변종 샘플을 이용한 변종 탐지의 가능성을 증명하는 실험과 실제 공통으로 존재하는 재사용 코드 일부(함수) 추출 정확성을 알아보는 실험을 수행하여 주장을 뒷받침한다.