본 연구를 통해 매우 대중적인 압축 알고리즘인 Deflate 알고리즘을 통해 생성되는 3가지 유형의 압축 데이터 블록 가운데 원본 데이터 없는 비 압축 블록(No-Payload Non-Compressed Block;NPNCB) 유형을 임의로 생성하여 정상적인 압축 블록 사이에 미리 설계된 공격 시나리오에 따라 삽입하는 방법을 통해 악의적 코드 또는 임의의 데이터를 은닉하는 취약점을 발견하였다. 비 압축 블록의 헤더에는 byte align을 위해서만 존재하는 데이터 영역이 존재하며, 본 연구에서는 이 영역을 DBA(Disposed Bit Area)라고 명명하였다. 이러한 DBA 영역에 다양한 악성 코드와 악의적 데이터를 숨길 수 있었으며, 실험을 통해 정상적인 압축 블록들 사이에 오염된 블록을 삽입했음에도 기존 상용 프로그램에서 정상적으로 경고 없이 압축 해제 되었고, 악의적 디코더로 해독하여 악성 코드를 실행할 수 있음을 보였다.
1986년 컴퓨터 바이러스가 발견된 후, 매년 새로운 바이러스들이 나타나고 있다. 최근에는 모바일 기기(휴대폰, PDA)들을 대상으로 하는 악성코드(바이러스, 웜, 트로이목마)들이 발생하고 있다. 향후 모바일 기기의 보급과 업무 활용이 증가함에 따라 이에 대한 대비가 필요하다. 본 논문에서는 악성코드들의 종류와 특징들을 조사 운석하고 모바일 환경에서의 보안 고려사항들을 살펴본다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권1호
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pp.149-156
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2023
OOXML-based MS-Office digital files are extensively utilized by businesses and organizations worldwide. However, OOXML-based MS-Office digital files are vulnerable to forgery and corruption attack by including hidden suspicious information, which can lead to activating malware or shell code being hidden in the file. Such malicious code can cause a computer system to malfunction or become infected with ransomware. To prevent such attacks, it is necessary to analyze and detect the corruption of OOXML-based MS-Office files. In this paper, we examine the weaknesses of the existing OOXML-based MS-Office file structure and analyzes how concealment and forgery are performed on MS-Office digital files. As a result, we propose a system to detect hidden data effectively and proactively respond to ransomware attacks exploiting MS-Office security vulnerabilities. Proposed system is designed to provide reliable and efficient detection of hidden data in OOXML-based MS-Office files, which can help organizations protect against potential security threats.
As the BadUSB is a vulnerability, in which a hacker tampers the firmware area of a USB flash drive. When the BadUSB device is plugged into the USB port of a host system, a malicious code acts automatically. The host system misunderstands the act of the malicious behavior as an normal behaviour for booting the USB device, so it is hard to detect the malicious code. Also, an antivirus software can't detect the tampered firmware because it inspects not the firmware area but the storage area. Because a lot of computer peripherals (such as USB flash drive, keyboard) are connected to host system with the USB protocols, the vulnerability has a negative ripple effect. However, the countermeasure against the vulnerability is not known now. In this paper, we analyze the tampered area of the firmware when a normal USB device is changed to the BadUSB device and propose the countermeasure to verify the integrity of the area when the USB boots. The proposed method consists of two procedures. The first procedure is to verify the integrity of the area which should be fixed even if the firmware is updated. The verification method use hashes, and the target area includes descriptors. The second procedure is to verify the integrity of the changeable area when the firmware is updated. The verification method use code signing, and the target area includes the function area of the firmware. We also propose the update protocol for the proposed structure and verify it to be true through simulation.
지금까지 오랜 시간 동안 범용 프로세서는 개발자에게 버그 수정을 할 수 있는 도구들을 제공하기 위해 전용 하드웨어/소프트웨어 트레이싱 모듈을 제공했다. 전용 하드웨어 트레이서는 성능 분석 및 디버깅에 모두 사용되는 막대한 양의 데이터를 로그로 실시간으로 생성한다. 프로세서 트레이스 (PT)는 CPU에서 실행되는 분기를 추적하는 Intel CPU를 위한 새로운 하드웨어 기반 추적 기능으로 최소한의 노력으로 모든 실행 코드의 제어 흐름을 재구성할 수 있다. 이러한 하드웨어 트레이스 기능들은 운영체제에 통합되어 프로파일 링 및 디버깅 메커니즘과의 긴밀한 통합이 가능하게 되었다. 본 논문에서는 윈도우 환경에서 PT가 제공하는 기능을 이용하여 실시간 트레이스 및 악성코드 검출을 위한 기본 데이터를 제공하는 확장된 PT 디코더 구조를 제안하였다.
스마트폰 사용자가 증가함에 따라 스마트폰 악성코드, 좀비 스마트폰등의 스마트폰을 겨냥한 공격이 증가하고 있다. 스마트폰에 대한 보안은 PC보안 보다 더 취약하며, 스마트폰에 대한 공격은 날이 갈수록 다양해지고 있으며 좀비 스마트폰의 경우 좀비 PC보다 심각한 문제를 야기시킨다. 본 논문에서는 PC에서 DDoS 공격과 스마트폰 DDoS공격 및 악성코드를 비교 분석하고 데이터망에 접속하여 서비스를 이용할 때 이용자가 직접 스마트폰의 패킷을 확인하는 방법과 스마트PC폰에 대한 악성코드들을 PC를 이용하여 탐지 하는 방법에 대해 제안하며 스마트폰 DDoS 공격과 악성코드에 관한 대응책을 제시한다.
가상 화폐와 전자 지갑의 등장으로 익명성을 기반으로 금전적 이득을 취할 수 있는 방법이 생김에 따라, 악성메일을 이용한 피싱과 악성코드의 전파가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 대한 피해를 최소화하기 위해서는 인적 요소인 보안인식과 기술적 요소인 대응 능력을 고루 향상시켜야 하며, 이는 실전과 같은 악성메일 대응 훈련을 통해 향상될 수 있다. 본 연구에서는 실전과 같은 악성메일 훈련 수행을 고려한 모델을 제시하였다. 임직원들의 보안인식 향상을 위한 인식 제고 훈련과 악성메일 침투에 대한 대응 능력을 향상시키기 위한 탐지 및 대응 훈련으로 분류하여 목적에 맞는 훈련 시스템, 훈련용 악성코드의 주요 기능, 구현 및 위장 기법, 기술적 대책 우회 기법에 대해 서술하였다. 이 모델을 바탕으로 3년간 수행한 훈련 데이터를 수집하였으며, 훈련횟수, 훈련테마, 위장기법에 따른 결과 분석을 통해 훈련의 효과성을 연구하였다.
악성코드 유포자들은 웹 어플리케이션 취약점 공격을 이용해 주로 악성코드를 유포한다. 이러한 공격들은 주로 악성링크를 통해 이루어지며, 이를 탐지하고 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만, 현재의 악성링크 탐지 시스템은 대부분 시그니처 기반이어서 난독화 된 악성링크는 탐지가 거의 불가능하고 알려진 취약점은 백신을 통해 공격을 사전에 방지 할 수 있지만 알려지지 않은 취약점 공격은 사전 방지가 불가능한 실정이다. 이러한 한계점을 극복하기 위해 기존의 시그니처 기반 탐지 방법을 지양하고 행위기반 탐지 시스템에 관한 연구가 이루어지고 있다. 하지만 현재 개발된 탐지 시스템은 현실적으로 제약사항이 많아 실제로 활용하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 이와 같은 한계를 극복하고 탐지 효율을 높일 수 있는 새로운 웹 브라우저 기반 악성행위 탐지 시스템인 WMDS (Web-browser based Malicious behavior Detection System)를 소개 하고자 한다.
시그니처 기반 악성코드 탐지는 제로데이 취약점을 이용하거나 변형된 악성코드를 탐지하지 못하는 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 N-gram을 이용하여 악성코드를 분류하는 연구들이 활발히 수행되고 있다. 기존 연구들은 높은 정확도로 악성코드를 분류할 수 있지만, Spectre와 같이 짧은 코드로 동작하는 악성코드는 식별하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 Spectre 공격 바이너리를 효과적으로 식별할 수 있도록 함수 단위 N-gram 비교 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘의 유효성을 판단하기 위해 165개의 정상 바이너리와 25개의 악성 바이너리에서 추출한 N-gram 데이터셋을 Random Forest 모델로 학습했다. 모델 성능 실험 결과, 25개의 Spectre 악성 함수의 바이너리를 99.99% 정확도로 식별했으며, f1-score는 92%로 나타났다.
최근 악성코드의 발전은 사이버 위협의 전방면에 걸쳐 영향을 주고 있다. DDoS, APT를 포함한 스팸 발송 등과 같은 사이버 공격은 악성코드를 기반으로 한다. 또한 이에 대응하기 위해 다양한 형태의 악성코드 솔루션이 존재하고 있다. 악성코드 솔루션은 오픈소스와 상업용 프로그램으로 나눌 수 있는데 상업용 프로그램은 악성코드뿐만 아니라 PC관리의 전반적인 부분을 담당하고 있다. 악성코드를 탐지하는 방법은 시그니처 방식과 해시DB를 이용한 방식 등 다양한 방식이 있다. 본 논문에서는 오픈소스기반 악성코드 솔루션을 비교하여 어떠한 방식이 더 효과적인가를 분석하였다. 이를 통해 악성코드 방지 프로그램을 개발하려는 개발자가 비용효과적인 악성코드 탐지 방법을 잘 선택할 수 있는 가이드라인을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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