• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.366-367
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• 2015

최근 악성코드의 유포 동향을 살펴보면 APT 공격이 많다. 본 논문에서는 악성코드 은닉사이트를 통하여 악성코드가 유포되는 과정과 그 과정에서 공격자가 침투하는 경로나 대표적인 취약점들에 대하여 설명하고 그에 대한 대응책에 대하여 논하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.305-313
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• 2018

스마트폰의 폭발적인 증가와 효율성으로 개방형 모바일 운영체제인 안드로이드의 활용도가 점차 증가하고 있고, 모바일 기기, 가전제품의 운영체제, IoT 관련 제품들과 더불어 메카트로닉스의 분야에도 활용될 수 있는 가용성과 안정성이 증명되고 있다. 하지만, 사용성이 증가하면 증가할수록 안드로이드 기반의 악성코드 역시 기하급수적으로 증가하고 있는 추세이다. 일반 PC와 다르게 모바일 제품에 악성코드가 유일될 경우, 모바일 기기가 Lock됨으로 사용할 수 없고, 불필요한 과금과 더불어 수많은 개인의 연락처가 외부로 유출될 수 있으며, 모바일 기기를 활용한 금융서비스를 통해 막대한 손실을 볼 수 있는 문제점이 있다. 따라서, 우리는 이 문제를 해결하기 위하여 유해한 악성 파일을 실시간으로 탐지 및 삭제할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 이 논문에서는 안드로이드 기반의 어플리케이션 설치 과정 및 시그니처 기반 악성코드 탐지방법을 통해 보다 효과적인 방법으로 악성코드를 실시간 감시하고 삭제할 수 있는 기법을 설계하였다. 우리가 제안하고 설계한 방법은 모바일 환경과 같이 제한적인 리소스 환경에서 악성코드를 효과적으로 탐지할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권12호
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• pp.1003-1007
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• 2009

Drive-by download와 같은 클라이언트 측 공격은, 악의적인 서버와 상호작용하거나 악의적인 데이터를 처리하는 클라이언트 애플리케이션의 취약점을 대상으로 이루어진다. 전형적인 공격은 특정 브라우저 취약점을 악용하는 악성 웹 페이지와 관련된 웰 기반 공격으로, 클라이언트 시스템에 멀웨어를 실행하거나 클라이언트의 제어를 악의적인 서버에게 완전히 넘겨주기도 한다. 이러한 공격을 방어하기 위해, 본 논문에서는 Capture-HPC를 이용하여 가상 머신에서 실행기반으로 악성 웹 페이지를 탐지하는 고 상호작용(high interaction) 클라이언트 허니팟을 구축하였다. 이 실행기반 탐지 시스템을 이용하여 악성 웰 페이지를 탐지하고 분류하였다. 또한 가상머신의 이미지 개수 및 한 가상머신에서 동시 수행하는 브라우저 수에 따른 시스템 성능을 분석하였다. 실험 결과, 가상머신의 이미지 수는 하나이고 동시 수행하는 브라우저의 수가 50개일 때 시스템이 적은 리버팅 오버헤드를 유발하여 더 나은 성능을 보였다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.37-42
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• 2015

ICT의 발달로 인해 다양한 공격들이 발달되고 있고, 활발해 지고 있다. 최근에 악성코드를 이용한 APT공격들이 빈번하게 발생하고 있다. 지능형 지속 위협은 해커가 다양한 보안 위협을 만들어 특정 기업이나 조직의 네트워크에 지속적으로 공격하는 것을 의미한다. 악성코드나 취약점을 이용하여 기업이나 기관의 조직 내부 직원의 PC를 장악한 후 그 PC를 통해 내부에서 서버나 데이터베이스에 접근한 뒤 기밀정보 등을 빼오거나 파괴한다. 본 논문에서는 APT 공격과정을 통하여 APT 공격에 어떻게 대응할 수 있는 지 방안을 제시하였다. 악성코드 공격자의 공격소요 시간을 지연시키는 방안을 모색하고, APT 공격에 대한 탐지 및 제거 할 수 있는 방안을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권1호
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• pp.43-50
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• 2013

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.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.4661-4680
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• 2016

Cognitive radio (CR) technology is an effective solution to the spectrum scarcity issue. Collaborative spectrum sensing is known as a promising technique to improve the performance of spectrum sensing in cognitive radio networks (CRNs). However, collaborative spectrum sensing is vulnerable to spectrum data falsification (SSDF) attack, where malicious users (MUs) may send false sensing data to mislead other secondary users (SUs) to make an incorrect decision about primary user (PUs) activity, which is one of the key adversaries to the performance of CRNs. In this paper, we propose a coalition based malicious users detection (CMD) algorithm to detect the malicious user in CRNs. The proposed CMD algorithm can efficiently detect MUs base on the Geary'C theory and be modeled as a coalition formation game. Specifically, SSDF attack is one of the key issues to affect the resource allocation process. Focusing on the security issues, in this paper, we analyze the power allocation problem with MUs, and propose MUs detection based power allocation (MPA) algorithm. The MPA algorithm is divided into two steps: the MUs detection step and the optimal power allocation step. Firstly, in the MUs detection step, by the CMD algorithm we can obtain the MUs detection probability and the energy consumption of MUs detection. Secondly, in the optimal power allocation step, we use the Lagrange dual decomposition method to obtain the optimal transmission power of each SU and achieve the maximum utility of the whole CRN. Numerical simulation results show that the proposed CMD and MPA scheme can achieve a considerable performance improvement in MUs detection and power allocation.

• 융합보안논문지
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• 제6권3호
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• pp.59-67
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• 2006

최근 개인 PC 해킹과 경제적 이익을 목적으로 하는 게임 해킹이 급증하면서 윈도우즈 시스템을 대상으로 하는 특정 목적의 악성코드들이 늘어나고 있다. 악성코드가 은닉 채널 사용이나 개인 방화벽과 같은 보안 제품 우회, 시스템 내 특정 정보를 획득하기 위한 기술로 대상 프로세스의 메모리 내에 코드나 DLL을 삽입하는 기술이 보편화되었다. 본 논문에서는 대상 프로세스의 메모리 영역에 코드를 삽입하여 실행시키는 기술에 대해 분석한다. 또한 피해 시스템에서 실행중인 프로세스 내에 인젝션 된 DLL을 추출하기 위해 파일의 PE 포맷을 분석하여 IMPORT 테이블을 분석하고, 실행중인 프로세스에서 로딩중인 DLL을 추출하여 명시적으로 로딩된 DLL을 추출하고 분석하는 기법에 대해 설명하였다. 인젝션 기술 분석과 이를 추출하는 기술을 통해 피해시스템 분석시 감염된 프로세스를 찾고 분석하는 시발점이 되는 도구로 사용하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.1-9
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• 2021

전통적으로 대부분의 악성코드는 도메인 전문가에 의해 추출된 특징 정보를 활용하여 분석되었다. 하지만 이러한 특징 기반의 분석방식은 분석가의 역량에 의존적이며 기존의 악성코드를 변형한 변종 악성코드를 탐지하는 데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 도메인 전문가의 개입 없이도 변종 악성코드의 패밀리를 분류할 수 있는 ResNet-Variational AutoEncder 기반 변종 악성코드 분류 방법을 제안한다. Variational AutoEncoder 네트워크는 입력값으로 제공되는 훈련 데이터의 학습 과정에서 데이터의 특징을 잘 이해하며 정규 분포 내에서 새로운 데이터를 생성하는 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 Variational AutoEncoder의 학습 과정에서 잠재 변수를 추출을 통해 악성코드의 중요 특징을 추출할 수 있었다. 또한 훈련 데이터의 특징을 더욱 잘 학습하고 학습의 효율성을 높이기 위해 전이 학습을 수행했다. ImageNet Dataset으로 사전학습된 ResNet-152 모델의 학습 파라미터를 Encoder Network의 학습 파라미터로 전이했다. 전이학습을 수행한 ResNet-Variational AutoEncoder의 경우 기존 Variational AutoEncoder에 비해 높은 성능을 보였으며 학습의 효율성을 제공하였다. 한편 변종 악성코드 분류를 위한 방법으로는 앙상블 모델인 Stacking Classifier가 사용되었다. ResNet-VAE 모델의 Encoder Network로 추출한 변종 악성코드 특징 데이터를 바탕으로 Stacking Classifier를 학습한 결과 98.66%의 Accuracy와 98.68의 F1-Score를 얻을 수 있었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제9권1호
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• pp.56-66
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• 2007

Mobile ad-hoc networks (MANETs) have attracted great research interest in recent years. Among many issues, lack of motivation for participating nodes to collaborate forms a major obstacle to the adoption of MANETs. Many contemporary collaboration enforcement techniques employ reputation mechanisms for nodes to avoid and penalize malicious participants. Reputation information is propagated among participants and updated based on complicated trust relationships to thwart false accusation of benign nodes. The aforementioned strategy suffers from low scalability and is likely to be exploited by adversaries. In this paper, we propose a novel approach to address these problems. With the proposed technique, no reputation information is propagated in the network and malicious nodes cannot cause false penalty to benign hosts. Nodes classify their one-hop neighbors through direct observation and misbehaving nodes are penalized within their localities. Data packets are dynamically rerouted to circumvent selfish nodes. As a result, overall network performance is greatly enhanced. This approach significantly simplifies the collaboration enforcement process, incurs low overhead, and is robust against various malicious behaviors. Simulation results based on different system configurations indicate that the proposed technique can significantly improve network performance with very low communication cost.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.838-844
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• 2010

본 논문은 현재 전 세계적으로 사이버전의 심각성을 자극하고 있는 악성코드인 Stuxnet에 대해 소개하고, Stuxnet이 전파되는 방법 및 감염 증상에 대해 분석하며 그 구조에 따른 치료 방안을 제안한다. Stuxnet과 같은 악성코드는 시스템 내에서 은닉되어 전파되기 때문에 이를 탐지하거나 치료하기 위해서는 이들이 사용하는 파일 은닉 기법을 분석해야 한다. 본 논문의 분석 결과, Stuxnet은 자신을 구성하는 파일들의 은닉을 위하여 유저레벨에서 라이브러리 후킹을 활용한 기법과 커널레벨에서 파일시스템 드라이버의 필터 드라이버를 활용한 기법을 사용하고 있다. 따라서 본 논문에서는 Stuxnet이 활용하는 파일 은닉 기법에 대한 분석 결과를 소개하고, 이를 무력화하기 위한 방안을 제시하며, 실험을 통해 실제 무력화가 가능함을 확인하였다.