Journal of information and communication convergence engineering
/
제20권4호
/
pp.280-287
/
2022
Recently, the number of mobile ransomware types has increased. Moreover, the number of cases of damage caused by mobile ransomware is increasing. Representative damage cases include encrypting files on the victim's smart device or making them unusable, causing financial losses to the victim. This study classifies ransomware apps by analyzing several representative ransomware apps to identify trends in the malicious behavior of ransomware. We present a technique for recovering from the damage, from a digital forensic perspective, using reverse engineering ransomware apps to analyze vulnerabilities in malicious functions applied with various cryptographic technologies. Our study found that ransomware applications are largely divided into three types: locker, crypto, and hybrid. In addition, we presented a method for recovering the damage caused by each type of ransomware app using an actual case. This study is expected to help minimize the damage caused by ransomware apps and respond to new ransomware apps.
Recently, new variants of Ransomware are becoming a new security issue. Ransomware continues to evolve to avoid network of security solutions and extort users' information to demand Bitcoin using social engineering technique. Ransomware is damaging to users not only in Korea but also in all around the world. In this thesis, it will present research solution to prevent and cope from damage by new variants Ransomware, by studying on the types and damage cases of Ransomware that cause social problems. Ransomware which introduced in this paper, is the most issued malicious code in 2016, so it will evolve to a new and more powerful Ransomware which security officers cannot predict to gain profit. In this thesis, it proposes 4 methods to prevent the damage from the new variants of Ransomware to minimize the damage and infection from Ransomware. Most importantly, if user infected from Ransomware, it is very hard to recover. Thus, it is important that users understand the basic security rules and effort to prevent them from infection.
악성 코드의 일종인 랜섬웨어는 공격 방법이 다양해지고 복잡해지고 있다. 기존 랜섬웨어가 이메일 또는 특정 사이트를 통해 유포 및 감염시키는 것과 달리 WannaCryptor 같은 신종 랜섬웨어는 PC가 인터넷에 연결만 되어 있어도 데이터를 손상시킬 수 있다. 전 세계적으로 랜섬웨어 피해는 시시각각 발생하고 있고 이에 랜섬웨어를 탐지하고 차단하려는 많은 연구가 진행되고 있다. 기존 랜섬웨어 탐지 관련 연구는 프로세스의 특정 행위를 감시하거나 시그니처 데이터베이스를 활용하여 탐지하기 때문에 기존 랜섬웨어와 다른 동작을 보이는 신종 랜섬웨어가 실행되는 경우에는 탐지하고 차단하는 것이 어려울 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 랜섬웨어가 파일시스템에서 파일에 접근하고 동작하는 방식을 분석하여 미끼 파일을 배치하여 랜섬웨어를 탐지하는 방법을 제안한다. 또한, 제안하는 방법으로 랜섬웨어를 탐지하고 차단하는 실험을 진행한다.
랜섬웨어를 비롯한 대부분의 악성코드들은 Windows 운영체제를 대상으로 제작된다. 점유율이 높은 운영체제를 목표로 삼아야 그만큼 피해가 더 커지기 때문이다. 하지만 최근 몇 년 전부터 MacOS의 운영체제의 점유율이 꾸준히 증가하고 있다. 사람들에게 점점 많이 사용되기 시작하면서 MacOS운영체제에서 동작하는 악성코드의 수도 점점 늘어나고 있는 상황이다. 랜섬웨어는 2015년부터 우리나라에 많이 알려지기 시작했으며 점차 피해사례도 증가하고 있다. 2016년 3월에 MacOS용 랜섬웨어가 발견되는 등 더 이상 MacOS도 랜섬웨어로부터 자유롭지 않은 상황이다. 앞으로 계속 발생 할 랜섬웨어에 대처하기 위해서 본 논문은 랜섬웨어를 탐지하기 위한 방법으로 랜섬웨어가 암호화 한 파일의 확장자를 변경하는 것을 이용하였다. 사용자에 의해 확장자가 변경되는 것과 랜섬웨어 프로세스에 의해 확장자가 변경되는 것을 구분함으로써 랜섬웨어 프로세스를 탐지하고 차단하는 방법을 연구했다.
Ahmed, Yahye Abukar;Kocer, Baris;Al-rimy, Bander Ali Saleh
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제14권5호
/
pp.2236-2257
/
2020
Ransomware is malicious software that encrypts the user-related files and data and holds them to ransom. Such attacks have become one of the serious threats to cyberspace. The avoidance techniques that ransomware employs such as obfuscation and/or packing makes it difficult to analyze such programs statically. Although many ransomware detection studies have been conducted, they are limited to a small portion of the attack's characteristics. To this end, this paper proposed a framework for the behavioral-based dynamic analysis of high survivable ransomware (HSR) with integrated valuable feature sets. Term Frequency-Inverse document frequency (TF-IDF) was employed to select the most useful features from the analyzed samples. Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) were utilized to develop and implement a machine learning-based detection model able to recognize certain behavioral traits of high survivable ransomware attacks. Experimental evaluation indicates that the proposed framework achieved an area under the ROC curve of 0.987 and a few false positive rates 0.007. The experimental results indicate that the proposed framework can detect high survivable ransomware in the early stage accurately.
암호화폐의 등장은 해커에게 실제 금전적 이득을 취득할 수 있는 수단이 되었고, 이에 따라 최근 랜섬웨어가 급증하며 관련 피해가 크게 늘어나고 있다. 악성코드가 암호화폐를 만나 새로운 영역으로 확장되고 있으며, 앞으로 랜섬웨어가 더욱 증가할 것으로 예측된다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 랜섬웨어의 침입 경로를 분석하여 랜섬웨어의 침입을 탐지하고 차단할 수 있는 모델이 필요하다. 본 논문에서는 최근 랜섬웨어들의 자료를 수집하여, 이를 토대로 랜섬웨어의 칼라 페트리 네트 모델을 작성하고, 분석하고자 한다.
최근 랜섬웨어(ransomware) 공격은 이메일, 피싱(phishing), 디바이스(Device) 해킹 등 다양한 경로를 통해 감염되어 피해 규모가 급증하는 추세이다. 그러나 기존 알려진 악성코드(정적/동적) 분석 엔진은 APT(Aadvanced Persistent Threat)공격처럼 발전된 신종 랜섬웨어에 대한 탐지/차단이 매우 어렵다. 본 연구는 그래프 데이터베이스를 기반으로 랜섬웨어 악성 행위를 모델링(Modeling)하고 랜섬웨어에 대한 새로운 다중 복합 악성 행위를 탐지하는 방법을 제안한다. 연구 결과 기존 관계형 데이터베이스와 다른 새로운 그래프 데이터 베이스 환경에서 랜섬웨어의 패턴 탐지가 가능함을 확인하였다. 또한, 그래프 이론의 연관 관계 분석 기법이 랜섬웨어 분석 성능에 크게 효율적임을 증명하였다.
랜섬웨어란 악성코드의 일종이다. 랜섬웨어에 감염된 컴퓨터는 시스템 접근이 제한된다. 이를 해제하기 위해서는 악성 코드 제작자에게 대가를 제공해야 한다. 최근 최대 규모의 랜섬웨어 공격이 발생함에 따라 인터넷 보안 환경에 대한 우려가 점점 커지고 있다. 랜섬웨어에 대한 종류와 사이버테러 피해를 막기 위한 대응 방안을 알아본다. 강력한 감염성을 가지며 최근에도 끊임없이 공격해오는 랜섬웨어는 대표적으로 Locky, Petya, Cerber, Samam, Jigsaw가 있고, 점점 공격패턴이 진화중이며 요구 결제 금액 또한 증가하고 있다. 현재로써 랜섬웨어 방어는 100% 특효약이 있는 것이 아니다. 하지만 자동업데이트, 백신설치, 주기적 백업을 통해 랜섬웨어에 대응 할 수 있다. 본 연구에서는 네트워크와 시스템에 도달하지 못하도록 다층적인 접근 방법을 제시하여, 기업과 개인 사용자들의 랜섬웨어 예방 방법을 제시하였다.
최근 아일랜드 보건당국, 미(美) 송유관 등 전(全) 세계적으로 랜섬웨어 피해가 급증하고 있으며, 사회 모든 분야에 피해를 입히고 있다. 특히, 랜섬웨어 탐지 및 대응에 기존의 탐지방법뿐 아니라 머신러닝 등을 이용한 연구가 늘어 나고 있다. 하지만, 전통적인 머신러닝은 모델이 데이터가 많은 쪽으로 예측하는 경향이 강해 정확한 예측값을 추출하기 어려운 문제점이 있다. 이에 다수(Majority)의 Non-Ransomware(정상코드 또는 멀웨어)와 소수의(Minority) Ransomware로 구성된 불균형(Imbalance) 클래스에서 샘플링 기법을 통해 불균형을 해소하고 랜섬웨어탐지 성능을 향상시키는 기법을 제안하였다. 본 실험에서는 두가지 시나리오(Binary, Multi Classification)을 사용하여 샘플링 기법이 다수 클래스의 탐지 성능을 유지하면서 소수 클래스의 탐지 성능을 개선함을 확인하였다. 특히, 제안된 혼합샘플링 기법(SMOTE+ENN)이 10% 이상의 성능(G-mean, F1-score) 향상을 도출했다.
랜섬웨어는 데이터를 암호화하여 금전을 요구하는 악성프로그램이다. 전 세계적으로 랜섬웨어에 대한 피해가 증가하고 있으며 기업, 공공기관, 병원을 대상으로 하는 타깃형 공격이 늘어나고 있다. 또한 랜섬웨어가 서비스화 되어 유포되기 때문에 하나의 랜섬웨어가 발견되면 이후에 해당 랜섬웨어와 유사한 변종이 많이 발견된다. 이에 따라 랜섬웨어에 대한 정확한 분석이 해당 랜섬웨어뿐만 아니라 변종 랜섬웨어 복호화 방안 모색에 기반이 될 수 있다. 본 논문에서는 2017년 6월에 발견된 Erebus 랜섬웨어에 대해 암호학적 요소와 암호화 과정을 분석하였으며, 해당 결과를 기반으로 암호학적 취약점 및 메모리 분석 연구를 진행하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.