• 제목/요약/키워드: Malicious Software

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통계적 기법을 이용한 악성 소프트웨어 분류 (Malware classification using statistical techniques)

  • 원성민;김현주;송종우
    • 응용통계연구
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    • 제30권6호
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    • pp.851-865
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    • 2017
  • 최근 워너크라이라는 이름의 랜섬웨어가 전 세계적으로 큰 화두에 오르면서, 악성 소프트웨어로 인한 피해를 줄이기 위한 방법들이 재조명 되고 있다. 새로운 악성 소프트웨어가 발생했을 때 피해를 최소화하기 위해서는 해당 소프트웨어가 어떤 공격 유형을 가진 악성 소프트웨어인지 빠르게 분류할 필요가 있다. 본 연구 목적은 다양한 통계적 기법을 이용하여 악성 소프트웨어를 효과적으로 분류할 수 있는 모형을 구축하는 데 있다. 모형 적합 시 다항 로지스틱, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트 벡터 기계 등의 기법들을 이용하였으며, 본 연구를 통해 악성 소프트웨어를 분류하는 데에 있어 중요한 역할을 하는 변수들이 존재한다는 사실을 발견하였다.

The Importance of Ethical Hacking Tools and Techniques in Software Development Life Cycle

  • Syed Zain ul Hassan;Saleem Zubair Ahmad
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권6호
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    • pp.169-175
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    • 2023
  • Ethical hackers are using different tools and techniques to encounter malicious cyber-attacks generated by bad hackers. During the software development process, development teams typically bypass or ignore the security parameters of the software. Whereas, with the advent of online web-based software, security is an essential part of the software development process for implementing secure software. Security features cannot be added as additional at the end of the software deployment process, but they need to be paid attention throughout the SDLC. In that view, this paper presents a new, Ethical Hacking - Software Development Life Cycle (EH-SDLC) introducing ethical hacking processes and phases to be followed during the SDLC. Adopting these techniques in SDLC ensures that consumers find the end-product safe, secure and stable. Having a team of penetration testers as part of the SDLC process will help you avoid incurring unnecessary costs that come up after the data breach. This research work aims to discuss different operating systems and tools in order to facilitate the secure execution of the penetration tests during SDLC. Thus, it helps to improve the confidentiality, integrity, and availability of the software products.

무선 센서 네트워크에서 소프트웨어 정의 네트워킹 기법을 사용한 침입 탐지 기법에 대한 연구 (A Study of Intrusion Detection Scheme based on Software-Defined Networking in Wireless Sensor Networks)

  • 강용혁;김문정;한문석
    • 한국융합학회논문지
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    • 제8권8호
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    • pp.51-57
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    • 2017
  • 무선 센서 네트워크는 자원 제약적인 센서 노드들로 구성되는 네트워크로, 분산 서비스 거부 공격, 라우팅 공격 등 다양한 악의적인 공격이 발생될 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 정의 네트워킹 기술과 보안 기술을 융합하여 무선 센서 네트워크에 발생하는 다양한 공격을 탐지하고 방어하는 기법을 제안한다. 제안 기법에서는 서버에 있는 침입 탐지 및 방지 시스템이 SDN 컨트롤러를 통해 전달되는 오픈플로우 스위치의 로그 정보들을 축적하여 침입을 탐지하며, 침입을 탐지했을 때 오픈플로우 프로토콜을 이용하여 오픈플로우 스위치에 해당 침입에 대한 대응방안을 설정함으로써 침입을 방지할 수 있다. 본 논문에서는 분산 서비스 거부 공격 및 라우팅 공격 발생 시 침입 탐지 및 방지를 보임으로써 제안기법의 타당성을 보였다. 제안기법은 다른 기법과 달리 중앙 집중 서버에서 그래프 모델과 침입 탐지 모델을 융합하여 효과적이고 메시지 효율적으로 다양한 침입을 탐지하고 방지할 수 있다.

A Hybrid Model for Android Malware Detection using Decision Tree and KNN

  • Sk Heena Kauser;V.Maria Anu
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권7호
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    • pp.186-192
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    • 2023
  • Malwares are becoming a major problem nowadays all around the world in android operating systems. The malware is a piece of software developed for harming or exploiting certain other hardware as well as software. The term Malware is also known as malicious software which is utilized to define Trojans, viruses, as well as other kinds of spyware. There have been developed many kinds of techniques for protecting the android operating systems from malware during the last decade. However, the existing techniques have numerous drawbacks such as accuracy to detect the type of malware in real-time in a quick manner for protecting the android operating systems. In this article, the authors developed a hybrid model for android malware detection using a decision tree and KNN (k-nearest neighbours) technique. First, Dalvik opcode, as well as real opcode, was pulled out by using the reverse procedure of the android software. Secondly, eigenvectors of sampling were produced by utilizing the n-gram model. Our suggested hybrid model efficiently combines KNN along with the decision tree for effective detection of the android malware in real-time. The outcome of the proposed scheme illustrates that the proposed hybrid model is better in terms of the accurate detection of any kind of malware from the Android operating system in a fast and accurate manner. In this experiment, 815 sample size was selected for the normal samples and the 3268-sample size was selected for the malicious samples. Our proposed hybrid model provides pragmatic values of the parameters namely precision, ACC along with the Recall, and F1 such as 0.93, 0.98, 0.96, and 0.99 along with 0.94, 0.99, 0.93, and 0.99 respectively. In the future, there are vital possibilities to carry out more research in this field to develop new methods for Android malware detection.

안드로이드 로깅 시스템을 이용한 DDoS 공격 애플리케이션 탐지 기법 (DDoS Attack Application Detection Method with Android Logging System)

  • 최슬기;홍민;곽진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.1215-1224
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    • 2014
  • 현재까지는 스마트폰에 저장된 사용자의 개인정보를 유출시키고, 유출된 개인정보를 악용하기 위한 악성 애플리케이션을 탐지하고, 이러한 악성 애플리케이션으로부터 사용자의 데이터를 보호하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 하지만, 최근에는 스마트폰을 공격 대상이 아닌 DDoS와 같은 2차적인 공격을 수행하기 위한 새로운 공격 도구로 사용하기 위한 악성 애플리케이션이 유포되고 있다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 로깅 시스템을 이용하여 단말기 내부에 설치된 DDoS 공격 애플리케이션을 탐지하는 기법에 대하여 제안한다.

Phishing Attack Detection Using Deep Learning

  • Alzahrani, Sabah M.
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권12호
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    • pp.213-218
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    • 2021
  • This paper proposes a technique for detecting a significant threat that attempts to get sensitive and confidential information such as usernames, passwords, credit card information, and more to target an individual or organization. By definition, a phishing attack happens when malicious people pose as trusted entities to fraudulently obtain user data. Phishing is classified as a type of social engineering attack. For a phishing attack to happen, a victim must be convinced to open an email or a direct message [1]. The email or direct message will contain a link that the victim will be required to click on. The aim of the attack is usually to install malicious software or to freeze a system. In other instances, the attackers will threaten to reveal sensitive information obtained from the victim. Phishing attacks can have devastating effects on the victim. Sensitive and confidential information can find its way into the hands of malicious people. Another devastating effect of phishing attacks is identity theft [1]. Attackers may impersonate the victim to make unauthorized purchases. Victims also complain of loss of funds when attackers access their credit card information. The proposed method has two major subsystems: (1) Data collection: different websites have been collected as a big data corresponding to normal and phishing dataset, and (2) distributed detection system: different artificial algorithms are used: a neural network algorithm and machine learning. The Amazon cloud was used for running the cluster with different cores of machines. The experiment results of the proposed system achieved very good accuracy and detection rate as well.

Binomial Distribution Based Reputation for WSNs: A Comprehensive Survey

  • Wei, Zhe;Yu, Shuyan
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제15권10호
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    • pp.3793-3814
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    • 2021
  • Most secure solutions like cryptography are software based and they are designed to mainly deal with the outside attacks for traditional networks, but such soft security is hard to be implemented in wireless sensor networks to counter the inside attacks from internal malicious nodes. To address this issue, reputation has been introduced to tackle the inside malicious nodes. Reputation is essentially a stimulating mechanism for nodes' cooperation and is employed to detect node misbehaviors and improve the trust-worthiness between individual nodes. Among the reputation models, binomial distribution based reputation has many advantages such as light weight and ease of implementation in resource-constraint sensor nodes, and accordingly researchers have proposed many insightful related methods. However, some of them either directly use the modelling results, apply the models through simple modifications, or only use the required components while ignoring the others as an integral part of the whole model, this topic still lacks a comprehensive and systematical review. Thus the motivation of this study is to provide a thorough survey concerning each detailed functional components of binomial distribution based reputation for wireless sensor networks. In addition, based on the survey results, we also argue some open research problems and suggest the directions that are worth future efforts. We believe that this study is helpful to better understanding the reputation modeling mechanism and its components for wireless sensor networks, and can further attract more related future studies.

윈도우 운영 체제에서 불법 소프트웨어 방지 시스템 (System for Anti-Piracy of Software under Windows Operating System)

  • 황기태;김남윤
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제11D권2호
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    • pp.423-434
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    • 2004
  • 본 논문은 조직 내에 소프트웨어의 불법적인 설치/사용을 방지하는 소프트웨어 시스템에 관해 기술한다. 이 시스템에서 서버 컴퓨터는 모든 소프트웨어를 압축하여 관리하며, 클라이언트 컴퓨터는 반드시 서버로부터 소프트웨어를 다운로드받아 설치하고 불법 소프트웨어의 설치 상태를 주기적으로 서버에 보고한다. 또한 외부로의 정품 소프트웨어의 유출과 변조를 방지하기 위해 윈도우 운영체제에서 인증 시스템과 세션 키를 이용한 암/복호화 개념을 도입한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 정품 소프트웨어의 불법 사용 방지뿐만 아니라 라이센스 통제와 소프트웨어 관리의 용이성의 장점을 가진다.

MWMon: A Software Defined Network-based Malware Monitor

  • 조민재;신지선
    • 한국산업정보학회논문지
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    • 제20권5호
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    • pp.37-44
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    • 2015
  • An antivirus is a widely used solution for detecting malicious softwares in client devices. The performance of antivirus solutions in the mobile client environment is critical due to its resource constrains. Many solutions light-weighting client's overhead in the mobile client environment have been developed. However, most solutions require platform modifications or software installations and it decreases their realizations in practice. In this paper, we propose a solution detecting malwares on networks using the Software Defined Network (SDN). Our main goal is designing a solution detecting malwares of mobile client without involving the client into the work. We contribute to provide a solution that does not require client-side installations or modifications and so is easily applicable in practice.

원격 실시간 제어 시스템을 위한 정적 프로그램 분석에 의한 보안 기법 (Ensuring Securityllable Real-Time Systems by Static Program Analysis)

  • 임성수
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.75-88
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    • 2005
  • 본 논문에서는 원격으로 제어 가능한 실시간 시스템에서 발생 가능한 악의적인 코드 삽입에 의한 보안 공격을 방지할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 원격으로 제어 코드를 전달하여 시스템을 업그레이드하는 경우 전달된 제어 코드의 안전성을 실행 전에 분석하는 방법으로서 정적 프로그램 분석 방법을 이용한다. 제안하는 분석 방법을 구현한 도구를 컴파일러 내에 삽입하여 실제 원격으로 소프트웨어 업그레이드가 가능한 실시간 시스템 환경에 적용하여 효용성을 검증하였다.

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