파일 식별과 분석은 컴퓨터 포렌식 수사과정에서 디지털증거 획득 및 증거분석에 중요한 요소이며 지금까지 많은 연구가 진행되었다. 그러나 실행파일의 식별과 분석은 주로 악성코드에 대해 연구되어 왔기 때문에, 저작권침해 사고와 같은 일반적인 실행파일을 세부적으로 분류하고 탐지해야 할 경우에는 기존의 악성코드 분류 방법은 적용되기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 실행파일 헤더내 문서화되지 않은 정보의 유사도 측정에 근거한 비교를 통해 실행파일을 세부적으로 분류할 수 있는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 실행파일의 헤더에 포함된 정보를 이용하기 때문에 일반적인 실행파일뿐만 아니라 기존의 악성코드 및 새로운 악성코드와 변종 그리고 실행압축, 코드변형, 가상화 및 난독화된 실행파일 분류에도 활용이 가능하다.
E-Mail은 현재 가장 많이 쓰이고 있는 인터넷 서비스로서 최근 인터넷 사용자의 증가와 함께 그 사용자 또한 늘어나고 있다. 기존의 메일 기반 에이전트는 서버에 무분별하게 메일을 저장하는 방식이기 때문에, 첨부파일에 접근하기 위해서는 관리자가 수신된 메일을 일일이 확인해야 하는 번거로움을 가지고 있다. 대량의 메일을 수신하는 기업에서는 메일 뿐만 아니라 첨부되어오는 파일들에 대한 처리부담이 더욱 크다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 도착한 메일의 내용을 분석하여 키워드를 추출하고, 폴더를 생성하여 카테고리별로 첨부된 파일을 분류해주는 자동분류 에이전트를 제안하고자 한다. 카테고리 별로 분류된 파일은 다시 형식별로 분류되도록 설계하였다. 이는 관리자의 업무부담을 줄이고, 첨부파일을 효과적으로 관리할 수 있는 장점이 있다.
BitTorrent는 다수의 파일 공유자들로부터 조각파일을 전송 받아 하나의 완전한 파일을 완성할 수 있는 파일 공유 및 전송과 관련된 혁신적인 프로토콜이다. 그러나, 불법 또는 저작권과 관련된 비디오 데이터들이 임의로 배포되는 범죄행위가 발생하는 것이 현실이다. BitTorrent 상에 데이터에 대한 저작권 단속의 어려움은 데이터의 전송형태가 완전한 파일 형식이 아닌 조각 파일 형태로 전송된다는 점이다. 따라서, BitTorrent에서 얻어진 조각파일에서 디지털 콘텐츠를 복원하고, 저작권 위반 여부를 판단하기 위해서는 디지털 콘텐츠의 파일 형식에 대한 분류 과정이 선행 되어야 한다. 본 연구에서는 디지털 파일의 형식을 분류하기 위한 방법으로서 조각파일의 히스토그램 차분을 특징 벡터로 하는 SVM 분류기를 제안 하였다. 제안한 분류기는 3종류의 비디오 파일 형식에 적용하여 분류율로 성능을 평가하였다.
인터넷 사용자의 증가와 함께 e-mail 사용자 또한 증가하게 되면서 대량의 메일을 송수신하는 경우, 메일에 대한 효율적 관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 수신된 메일의 내용을 텍스트 형태로 가져온 뒤, parallel regular expression을 이용하여 Keyword를 검색하고 추출하여 메일에 첨부되어온 멀티미디어 파일들을 자동으로 분류·저장하는 멀티미디어 첨부파일 자동분류 시스템을 제안하였다. 수신된 메일을 일일이 확인하고 분류해야만 했던 기존의 시스템과는 달리 본 논문에서 제안하고자 하는 시스템을 이용했을 경우 노력과 시간을 절감하고 첨부파일들을 효과적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다.
인터넷과 E-mail 의 사용자가 증가하게 되면서 대량의 메일을 송수신하는 경우, 메일에 대한 효율적 관리의 문제와 불필요한 메일에 대한 관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 -mail 시스템의 첨부파일 형식별 자동분류 에이전트는 메일의 내용을 읽어 Keyword 를 검색, 추출한 뒤 불필요한 메일로 판단되는 경우 자동삭제 시키고 그렇지 않은 경우 카테고리별로 폴더를 생성하여 첨부파일 들을 형식별로 분류 시켜주는 E-mail 시스템의 첨부파일 형식별 자동분류 에이전트를 제안하였다. 수신된 메일을 일일이 확인하고 분류해야만 했던 기존의 시스템과는 달리 본 논문에서 제안하고자 하는 시스템을 이용했을 경우 노력과 시간을 절감하고 불필요한 메일에 의한 저장공간의 낭비감소와 첨부파일을 효과적으로 관리할 수 있다는 장점이 있다.
파일관리 시스템은 운영체제와 네트워크의 변천에 따라 다양한 변화롤 가져 왔다. 클라우드 서비스는 사용자가 효과적으로 파일 관리를 할 수 있도록 다양한 기능이나 새로운 파일 관리 방법을 제공하고 있다. 개인용 윈도우 역시 시대의 변화에 맞추어 다양한 기능을 제공하고 있지만 기본적인 폴더 시스템은 변화하지 않았다. 특히 파일의 분류가 애매한 경우 개인용 윈도우에서는 편리하게 이러한 파일을 분류하거나 관리할 방법을 제공해주고 있지 않다. 개인용 윈도우에서도 더 효과적 으로 파일을 관리할 수 있도록 다양한 파일 관리 방법을 제공하도록 파일 관리 시스템을 개선한다. 본 프로젝트는 사용자 편의성을 높여주기 위하여 윈도우에서 제공되지 않는 카테고리나 태그와 같은 개념을 도입하여 사용자의 파일관리나 검색 등을 쉽고 빠르게 할 수 있도록 도우며, 파일의 공유 및 보안을 쉽게 할 수 있는 기술 요소롤 제공한다. 개선된 파일 관리 시스템의 필수요소인 보안 시스템과 검색 시스템 및 효과적인 파일 분류 시스템을 지원하는 프로토타입을 구현하고 소개한다.
랜섬웨어는 시스템을 잠그거나 데이터를 암호화해서 사용할 수 없도록 한 뒤 피해자에게 대가로 금전을 요구하는 악성 프로그램이다. 랜섬웨어는 암호학적으로 안전하다고 알려진 암호 알고리즘들을 이용하여 파일을 암호화 하기 때문에 암호 알고리즘 분석만으로는 감염된 파일을 복구할 수 없다. 따라서, 감염된 파일의 복구를 위해서는 암호 알고리즘 안전성 측면이 아닌 별도의 방법을 마련할 필요가 있다. 랜섬웨어는 파일 암호화 키를 이용하여 대상 파일들을 암호화하기 때문에 이를 복구할 수 있다면, 감염된 파일 복구가 가능하다. 하지만, 랜섬웨어들은 각각 다른 방법으로 파일 암호화키를 관리하기 때문에 일반적인 파일 암호화키 관리 방법을 미리 숙지하지 못한다면 파일 암호화키 복구를 위한 역공 학분석 시 비효율이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 랜섬웨어가 파일 암호화키를 암호화하는 방식에 따라 세 가지로 분류하여 설명한다. 또한, 향후 랜섬웨어 분석가가 효율적인 분석을 할 수 있도록 각 관리 방법에 따라 파일 암호화키 복구를 위한 분석 대상을 식별하였다.
빠른 웹의 성장으로 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 플랫폼 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, HDFS는 이상적인 분산 파일 시스템으로 각광받고 있으며 대용량 파일의 처리를 목적으로 개발되었다. 하지만, 실제 파일들의 집합에서 소용량 파일이 차지하는 비중은 높은 편이다. 많은 수의 소용량 파일은 HDFS 성능 감소에 치명적인 원인이 된다. 많은 수의 소용량 파일들이 HDFS에 저장된다면 NameNode의 메모리 소비량이 증가하게 되며 많은 수의 소용량 파일은 많은 수의 DataNode와 NameNode를 요구하므로 상대적으로 처리시간이 많이 소모된다. 따라서 본 논문에서는 HDFS에서 소용량 파일의 저장과 액세스 효율성을 향상시키기 위하여 나이브 베이지안 분류기 알고리즘을 적용한 파일 그룹화 시스템을 설계하였다.
소프트웨어 분류 기법은 저작권 침해 탐지, 악성코드의 분류, 소프트웨어 보관소의 소프트웨어 자동분류 등에 활용할 수 있으며, 불법 소프트웨어의 전송을 차단하기 위한 소프트웨어 필터링 시스템에도 활용할 수 있다. 소프트웨어 필터링 시스템에서 유사도 측정을 통해 불법 소프트웨어를 식별할 경우, 소프트웨어 분류를 활용하여 탐색 범위를 축소하면 평균 비교 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문은 API 호출 정보와 기계학습을 통한 윈도우즈 실행파일 분류를 연구한다. 다양한 API 호출 정보 정제 방식과 기계학습 알고리즘을 적용하여 실행파일 분류 성능을 평가한다. 실험 결과, PolyKernel을 사용한 SVM (Support Vector Machine)이 가장 높은 성공률을 보였다. API 호출 정보는 바이너리 실행파일에서 추출할 수 있는 정보이며, 기계학습을 적용하여 변조 프로그램을 식별하고 실행파일의 빠른 분류가 가능하다. 그러므로 API 호출 정보와 기계학습에 기반한 소프트웨어 분류는 소프트웨어 필터링 시스템에 활용하기에 적당하다.
미국의 NIST에서는 CVE나 CPE와 같은 기존의 취약점 관련 표준을 이용하여 보안 취약성 점검 및 관리를 자동화할 수 있도록 하는 프로토콜인 SCAP을 개발했다. SCAP은 XCCDF 및 OVAL 언어를 이용하여 점검파일을 작성하고 작성한 점검 파일을 OpenSCAP에서 만든 SCAP Workbench와 같은 SCAP 도구로 실행하면 점검 결과를 반환하는 식으로 동작한다. 다양한 운영체제에 대한 SCAP 점검 파일이 NCP 커뮤니티를 통해 공유되고 있으며 점검 파일에는 점검 항목별로 아이디, 제목, 설명, 점검 방법 등이 작성되어 있다. 하지만 점검항목은 단순히 작성한 순서대로 나열되어 있어 보안 관리자가 SCAP 점검 파일을 이용하여 체계적으로 관리할 수 있도록 점검 항목을 유형별로 분류하여 관리할 필요가 있다. 본 연구에서는 OVAL 언어로 작성된 SCAP 점검 파일에서 각 점검 항목에 대한 설명이 작성된 부분을 추출하여 머신러닝 모델을 통해 카테고리를 분류하고, SCAP 점검 결과를 분류한 점검 항목별로 출력하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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