• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권2호
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• pp.766-783
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• 2012

Recently, many malicious users have attacked web browsers using JavaScript code that can execute dynamic actions within the browsers. By forcing the browser to execute malicious JavaScript code, the attackers can steal personal information stored in the system, allow malware program downloads in the client's system, and so on. In order to reduce damage, malicious web pages must be located prior to general users accessing the infected pages. In this paper, a novel framework (JsSandbox) that can monitor and analyze the behavior of malicious JavaScript code using internal function hooking (IFH) is proposed. IFH is defined as the hooking of all functions in the modules using the debug information and extracting the parameter values. The use of IFH enables the monitoring of functions that API hooking cannot. JsSandbox was implemented based on a debugger engine, and some features were applied to detect and analyze malicious JavaScript code: detection of obfuscation, deobfuscation of the obfuscated string, detection of URLs related to redirection, and detection of exploit codes. Then, the proposed framework was analyzed for specific features, and the results demonstrate that JsSandbox can be applied to the analysis of the behavior of malicious web pages.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.51-59
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• 2015

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권11호
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• pp.85-93
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• 2018

In recent years, there has been an increasing number of ways to distribute document-based malicious code using vulnerabilities in document files. Because document type malware is not an executable file itself, it is easy to bypass existing security programs, so research on a model to detect it is necessary. In this study, we extract main features from the document structure and the JavaScript contained in the stream object In addition, when JavaScript is inserted, keywords with high occurrence frequency in malicious code such as function name, reserved word and the readable string in the script are extracted. Then, we generate a machine learning model that can distinguish between normal and malicious. In order to make it difficult to bypass, we try to achieve good performance in a black box type algorithm. For an experiment, a large amount of documents compared to previous studies is analyzed. Experimental results show 98.9% detection rate from three different type algorithms. SVM, which is a black box type algorithm and makes obfuscation difficult, shows much higher performance than in previous studies.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.1-8
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• 2018

최근 인터넷의 발전과 동시에 인터넷을 이용한 악성코드 유포는 가장 심각한 사이버 위협 중 하나이며, 탐지 우회 기법이 적용된 악성코드 유포 기술 또한 발전하고 있어, 이를 탐지하고 분석하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 기존의 악성코드 유포 웹페이지 탐지 시스템은 시그니처 기반이어서 난독화된 악성 자바스크립트는 탐지가 거의 불가능하며, 탐지 패턴을 지속적으로 업데이트해야 하는 한계가 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 지능화된 악성코드 유포 웹사이트를 효과적으로 분석 및 탐지할 수 있는 리얼 브라우저를 이용한 지능형 악성코드 유포 웹페이지 탐지 시스템을 제안하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제12권3호
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• pp.422-435
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• 2016

Despite the convenience brought by the advances in web and Internet technology, users are increasingly being exposed to the danger of various types of cyber attacks. In particular, recent studies have shown that today's cyber attacks usually occur on the web via malware distribution and the stealing of personal information. A drive-by download is a kind of web-based attack for malware distribution. Researchers have proposed various methods for detecting a drive-by download attack effectively. However, existing methods have limitations against recent evasion techniques, including JavaScript obfuscation, hiding, and dynamic code evaluation. In this paper, we propose an emulation-based malicious webpage detection method. Based on our study on the limitations of the existing methods and the state-of-the-art evasion techniques, we will introduce four features that can detect malware distribution networks and we applied them to the proposed method. Our performance evaluation using a URL scan engine provided by VirusTotal shows that the proposed method detects malicious webpages more precisely than existing solutions.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.869-882
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• 2012

웹 서비스의 증가와 자동화된 공격 도구의 발달로 최근 대부분의 악성코드 유포 경로는 웹 서비스를 통하여 이루어지고 있다. 또한 웹의 기본 언어인 자바스크립트를 이용한 난독화 기법을 통해 악성코드 은닉 사이트의 URL이나 공격 코드를 숨기기 때문에, 기존 패턴 매칭 기반의 네트워크 보안 솔루션으로는 탐지에 한계가 존재하게 된다. 이를 해결하기 위하여 사용자의 웹브라우저에서 악성 자바스크립트를 탐지하기 위한 여러 방안이 제시되었지만, 최근 APT공격과 같이 특정 기업이나 조직 네트워크에 침투하기 위한 고도화된 공격에 대응하기에는 한계가 존재한다. 이런 유형의 공격에 대응하기 위해, 외부에서 유입되는 트래픽에 대해 난독화된 악성코드가 웹을 통해 유입되는지 일괄적인 탐지가 필요하며, 기존 패턴 매칭 기반 솔루션에서 탐지율의 한계를 극복하기 위해 난독화된 자바스크립트를 복호화 하여 숨겨진 악성코드를 탐지할 수 있는 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스인 Jsunpack-n[1] 을 개량하여 자바스크립트의 함수 오버라이딩 기법과 별도의 자바스크립트 인터프리터를 통해 악성코드에 적용된 난독화 기법에 상관없이 숨겨진 악성코드를 자동적으로 탐지할 수 있는 도구를 제안한다.