Malicious codes are currently becoming more complex and diversified, causing various problems spanning from simple information exposure to financial or psychologically critical damages. Even though many researches have studied using reverse engineering to detect these malicious codes, malicious code developers also utilize bypassing techniques against the code analysis to cause obscurity in code understanding. Furthermore, rootkit techniques are evolving to utilize such bypassing techniques, making it even more difficult to detect infection. Therefore, in this paper, we design the analysis process as a more agile countermeasure to malicious codes that bypass analysis techniques. The proposed analysis process is expected to be able to detect these malicious codes more efficiently.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2004.05a
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pp.330-334
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2004
Java bytecode is stack-base code. Stack-base code makes analysis and optimization hardly because use stack access imperative. Therefore, fragment of code that is problem that occur in stack-base code optimization, loss of type information, unnecessary Load and Store can appear. Optimization and analysis of bytecode design bytecode framework by solution way of problem that is difficult. This paper indicates optimization of bytecode and hangup of analysis, and describe research contents about existent byte code optimization technology. This propose byte code framework by the alternative to simplify analysis and optimization of byte code.
Malware authors spread malware variants in order to evade detection. It's hard to detect malware variants using static analysis. Therefore dynamic analysis based on API call information is necessary. In this paper, we proposed a malware family recommendation method to assist malware analysts in classifying malware variants. Our proposed method extract API call information of malware families by dynamic analysis. Then the multiple sequence alignment technique was applied to the extracted API call information. A signature of each family was extracted from the alignment results. By the similarity of the extracted signatures, our proposed method recommends three family candidates for unknown malware. We also measured the accuracy of our proposed method in an experiment using real malware samples.
기하급수적으로 증가하고 있는 변종 악성코드에 대응하기 위한 식별 연구가 다양화 되고 있다. 최근 연구에서는 기존 악성코드 분석 기술 (정적/동적)의 개별 사용 한계를 파악하고, 각 방식을 혼합한 하이브리드 분석으로 전환하는 추세이다. 나아가 변종 식별이 어려운 악성코드를 더욱 정확하게 식별하기 위해 기계 학습을 적용하기에 이르렀다. 이에 따라, 본 논문에서는 변종 악성코드 식별을 위해 각 연구에서 활용한 기계 학습 기술과 사용한 악성코드 특징을 중심으로 변종 악성코드 식별 연구를 분류 및 분석한다.
Kim, Tae-Hyoung;Kim, In-Hyuk;Eom, Young-Ik;Kim, Won-Ho
Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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v.37
no.5
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pp.304-313
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2010
There are several methods for malware analyses. However, it is difficult to detect malware exactly with existing detection methods. Especially, malware with strong anti-debugging facilities can detect analyzer and disturb their analyses. Furthermore, it takes too much time to analyze malware. In order to resolve these problems of current analyzers, more improved analysis scheme is required. This paper suggests a dynamic binary instrumentation which supports the instruction analysis and the memory access tracing. Additionally, by supporting the API call tracing with the DLL loading analysis, our system establishes the foundation for analyzing various executable codes. Based on Xen, full-virtualization environment is built using Intel's VT technology. Windows XP can be used as a guest. We analyze representative malware using several functions of our system, and show the accuracy and efficiency enhancements in binary analyses capability of our system.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.434-437
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2017
After the first malware, the brain virus, was founded in 1986, various types of malwares have been created Including worm, dropper, trojan, backdoor, rootkit and downloader. Especially in recent years, driver-type malware have made then more difficult to analyze. therefore, malware analyst require competitive skills. To analyze malware well, you need to know how it works and have to do it by yourself. So in this paper, we develop the dropper, backdoor, trojan, rootkit and driver similar to malware distributed in the real world. It shows the execution behavior on the virtual environment system We propose a method to analyze malware quickly and effectively with static analysis and dynamic analysis.
악성코드는 다양해진 감염 경로를 통해 쉽게 노출될 수 있으며, 개인정보의 유출뿐만 아니라 봇넷을 이용한 DDoS 공격과 지능화된 APT 공격 등을 통해 심각한 보안 위협을 발생시키고 있다. 최근 악성코드들은 실행 후에는 메모리에서만 동작하는 방식으로 파일로 존재하지 않기 때문에 기존의 악성코드 탐지 기법으로 이를 찾기가 쉽지 않다. 이를 극복하고자 최근에는 물리 메모리 덤프를 포함하여 악성코드 분석 및 탐지 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 윈도우 시스템의 물리 메인 메모리에서 악성코드 탐지 기술에 대해 설명하고, 기존 개발된 물리 메모리 악성코드 탐지 도구에 대한 분석을 수행하여 도구별 악성코드 탐지 기능에 대한 특징을 설명한다. 물리 메모리 악성코드 탐지 도구의 분석 결과를 통해 기존 물리 메모리 악성코드 탐지 기술의 한계점을 제시하고, 향후 정확하고 효율적인 물리 메모리 악성코드 탐지의 기반 연구로 활용하고자 한다.
공격자는 공격을 성공적으로 수행하기 위해 악성코드를 주로 사용하며, 방어자는 공격자의 공격이 완성되는 최종 단계 이전에 악성코드를 탐지하여 무력화 할 수 있도록 노력하는 것이 매우 중요하다. 그래서 이를 선제적으로 식별하고 대응하기 위해 인공지능 분석, 연관분석, 프로파일링 등 다양한 분석 기법이 연구되어지고 있다. 이러한 분석 기법들은 사전에 악성코드의 특징을 파악하고 어떤 악성코드 특징정보를 분석할지 선택하는 것이 가장 중요하다. 본 연구에서는 악성코드 특징정보의 종류와 실제 시스템에 적용한 사례에 대해서 살펴보고자 한다.
Recently, due to the appearance of various types of malware, the existing static analysis exposes many limitations. Static analysis means analyzing the structure of a code or program with source code or object code without actually executing the (malicious) code. On the other hand, dynamic analysis in the field of information security generally refers to a form that directly executes and analyzes (malware) code, and compares and examines and analyzes the state before and after execution of (malware) code to grasp the execution flow of the program. However, dynamic analysis required analyzing huge amounts of data and logs, and it was difficult to actually store all execution flows. In this paper, we propose and implement a preprocessor architecture of a system that performs malware detection and real-time multi-dynamic analysis based on 2nd generation PT in Windows environment (Windows 10 R5 and above).
Cho, Bong-Hyun;Jeong, Beop-Dong;Hwang, Young-Dong;Jang, Mun-Hui;Jeong, Ik
Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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1997.10a
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pp.657-662
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1997
계통분석 코드인 RELAP5/MOD3와 격납용기 분석 코드인 CONTEMPT4/MOD5에 피동형 격납용기 열전달 모델을 추가하여 개선한 CONTEMP4/MOD5/PCCS 코드를 이용하여 피동형원자로의 원자로 계통과 격납용기의 열수력 연계해석을 위한 통합코드를 구성하였다. 두 코드는 process 제어의 개념을 이용하여 각 코드의 특성을 유지시키면서 explicit coupling되게 하였으며 통합코드를 1000MWe급 피동형 원전의 냉각재 상실사고분석에 적용시켜 검증하였다 통합코드는 원자로 계통과 격납용기의 계산을 동시에 수행함으로써 얻을 수 있는 격납용기-계통 간의 열수력 현상을 파악 할 수 있게 하여줌으로써 피동형 원전의 열수력 분석도구로서 사용할 수 있는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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