• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권4호
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• pp.405-414
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• 2010

2008년도 SecruityFocus 자료에 따르면 마이크로소프트사의 인터넷 익스플로러를 통한 클라이언트 측 공격(client-side attack)이 50%이상 증가하였다. 본 논문에서는 가상머신 환경에서 능동적으로 웹 페이지를 방문하여 행위 기반(즉, 상태변경 기반)으로 악성 URL을 분석하여 탐지하고, 블랙리스트 기반으로 악성 URL을 필터링하는 시스템을 구현하였다. 이를 위해, 우선 크롤링 시스템을 구축하여 대상 URL을 효율적으로 수집하였다. 특정 서버에서 구동되는 악성 URL 탐지 시스템은, 수집한 웹페이지를 직접 방문하여 머신의 상태 변경을 관찰 분석하고 악성 여부를 판단한 후, 악성 URL에 대한 블랙리스트를 생성 관리한다. 웹 클라이언트 머신에서 구동되는 악성 URL 필터링 시스템은 블랙리스트 기반으로 악성 URL을 필터링한다. 또한, URL의 분석 시에 메시지 박스를 자동으로 처리함으로써, 성능을 향상시켰다. 실험 결과, 게임 사이트가 다른 사이트에 비해 악성비율이 약 3배 많았으며, 파일생성 및 레지스트리 키 변경 공격이 많음을 확인할 수 있었다.

• 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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• 제9권3호
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• pp.395-404
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• 2013

In order to classify a web page as being benign or malicious, we designed 14 basic and 16 extended features. The basic features that we implemented were selected to represent the essential characteristics of a web page. The system heuristically combines two basic features into one extended feature in order to effectively distinguish benign and malicious pages. The support vector machine can be trained to successfully classify pages by using these features. Because more and more malicious web pages are appearing, and they change so rapidly, classifiers that are trained by old data may misclassify some new pages. To overcome this problem, we selected an adaptive support vector machine (aSVM) as a classifier. The aSVM can learn training data and can quickly learn additional training data based on the support vectors it obtained during its previous learning session. Experimental results verified that the aSVM can classify malicious web pages adaptively.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권9호
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• pp.405-412
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• 2013

최근의 웹은 구현 방법과 이용 패턴이 변화되면서 서로 연결되고 융합되는 형태로 변화하였다. 서비스가 진화되고 사용자 경험이 향상되었으나 다양한 출처의 검증되지 않은 웹자원들이 서로 결합되어 보안 위협이 가중되었다. 이에 웹 확장의 역기능을 억제하고 안전한 웹서비스를 제공하기 위해 확장된 대상에 대한 안전성 진단이 필요하다. 본 논문에서는 웹사이트의 안전한 운영을 위해 안전진단을 외부 링크까지 확장하여, 진단 대상을 선별하고 지속적으로 진단하여 악성페이지를 탐지하고 웹사이트의 안전성을 확보하기 위한 스케줄링 방안을 제안한다. 진단 대상의 접속 인기도, 악성사이트 의심도, 검사 노후도 등의 특징을 추출하고 이를 통해 진단 순서를 도출하여 순서에 따라 웹페이지를 수집하여 진단한다. 실험을 통해 순차적으로 반복 진단하는 것보다 순위에 따라 진단 주기를 조정하는 것이 중요도에 따라 악성페이지 탐지에 효과적임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.77-83
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• 2012

웹 페이지에서 다양한 서비스를 제공하면서 악성코드가 웹 페이지를 통해 배포되는 것도 늘어났다. 악성코드는 개인정보 유출, 시스템의 성능저하, 시스템의 좀비 피씨화 등의 피해를 입힌다. 이런 피해를 막으려면 악성코드가 있는 웹 페이지의 접근을 막아야 한다. 그런데 웹 페이지에 있는 악성코드는 난독화나 변형기법으로 위장하고 있어 기존 안티바이러스 소프트웨어가 사용하는 시그니처 방식의 접근법으로 찾아내기 어렵다. 이를 해결하기 위하여, 웹 페이지를 분석하여 악성 웹 페이지와 양성 웹 페이지를 구별하기 위한 특징을 추출하고, 기계 학습법으로 널리 사용되는 SVM을 통하여 악성 웹 페이지를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법이 우수함을 실험을 통하여 보인다. 제안한 방법으로 악성 웹 페이지를 정확히 분류하면 웹 페이지를 통한악성코드의 배포를 막는데 이바지할 것이다.

• 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.

• 정보처리학회논문지C
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• 제19C권3호
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• pp.185-190
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• 2012

최근 웹페이지를 통해 악성코드를 유포하는 공격 방법이 이용되면서, 인터넷을 이용하는 사용자들이 웹페이지에 접속하는 것만으로 악성코드에 감염되는 위험에 노출되어 있다. 특히 웹페이지를 통한 악성코드 유포 방법은 사용자가 인지하지 못하는 사이 악성코드를 다운로드하고 실행하게 된다. 본 논문에서는 기존의 분석서버를 이용한 탐지 방법의 한계점을 보완하기 위해, 사용자 영역에서의 실시간 행위 분석을 방법을 사용하여 정상적인 실행 흐름을 벗어난 비정상 다운로드 파일의 실행을 탐지하고 차단하는 시스템을 제안한다.

• 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.

• 산업융합연구
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• 제16권4호
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• pp.47-52
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• 2018

웹쉘은 해커가 원격으로 웹 서버에 명령을 내릴 수 있도록 작성한 웹 스크립트 파일이다. 해커는 웹쉘을 이용하여 보안 시스템을 우회, 시스템에 접근하여 파일 수정, 복사, 삭제 등의 시스템 제어를 할 수 있고 웹 소스코드에 악성코드를 설치해 사용자들의 PC를 공격하거나 연결된 데이터베이스의 정보를 유출하는 등 큰 피해를 입힐 수 있다. 웹쉘 공격의 유형은 여러 가지가 있지만 그중 대표적으로 사용되는 PHP, JSP 기반 웹 서버에 대한 공격에 대해 연구하고 이런 유형의 웹쉘 공격에 대한 대응 방법인 웹페이지 관리차원에서의 방법과 개발과정에서의 방법, 그 외 몇 가지 방법을 제안하였다. 이런 대응 방법들을 활용한다면 웹쉘 공격에 의한 피해를 효과적으로 차단할 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.421-433
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• 2015

Recently, there have been fast-growing social network services based on the Internet environment and web technology development, the prevalence of smartphones, etc. Social networks also allow the users to convey the information and news so that they have a great influence on the public opinion formed by social interaction among users as well as the spread of information. On the other hand, these social networks also serve as perfect environments for rampant malware. Malware is rapidly being spread because relationships are formed on trust among the users. In this paper, an effective patch strategy is proposed to deal with malicious worms based on social networks. A graph is formed to analyze the structure of a social network, and subgroups are formed in the graph for the distributed patch strategy. The weighted directions and activities between the nodes are taken into account to select reliable key nodes from the generated subgroups, and the Incremental PageRanking algorithm reflecting dynamic social network features (addition/deletion of users and links) is used for deriving the high influential key nodes. With the patch based on the derived key nodes, the proposed method can prevent worms from spreading over social networks.