악성코드 분석가들은 다양한 경로로 배포되는 악성코드를 분석하고 대응하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 악성코드 개발자들은 분석을 회피하기 위해 다양한 시도를 하고 있다. 대표적인 방법으로는 패킹과 난독화 기법 등이 있다. 기존 연구들은 일반적인 프로그램 언패킹 방법을 제안했으나, 최근의 패커들이 사용하는 OEP 난독화나 API 난독화 기법 등에 대한 대응이 부족하여, 언패킹 과정에서 실패하는 경우가 있다. 본 논문에서는 다양한 패커들이 사용하는 OEP 및 API 난독화 기법을 분석하고, 이를 자동으로 역난독화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 패킹된 프로그램의 메모리를 덤프하여 OEP와 API 난독화에 사용되는 트램폴린 코드를 탐지한다. 이후 트램폴린 코드의 패턴을 분석하여 난독화된 정보를 탐지하고, 언패킹된 프로그램으로 재구성한다. 실험 결과, 제안 시스템이 다양한 패커에 의해 OEP와 API 난독화 기법이 적용된 프로그램을 효과적으로 역난독화할 수 있음을 확인하였다.
가상화 난독화 기법은 보호하고자 하는 코드영역에 가상화 기법을 적용함으로써 코드의 분석을 어렵게 하는 기법이다. 상용 가상화 난독화 도구로 보호된 프로그램은 가상화된 코드가 원본코드로 복원되는 시점이 존재하지 않고 다양한 난독화 기법으로 가상화 영역이 보호되어 있어 분석하기 어렵기로 잘 알려져 있다. 그러나 이러한 가상화 난독화 기법이 악성코드 보호에 악용되면서 악성코드의 분석 및 대응에 어려움을 겪고 있는 현실이다. 본 논문에서는 상용 가상화 난독화 기법의 핵심 요소들을 자동으로 추출하고 실행 과정을 트레이스 할 수 있는 도구를 구현함으로써 상용 가상화 난독화 도구로 보호되어 있는 악성코드의 분석 및 대응에 활용할 수 있도록 한다. 이를 위하여 가상화 난독화 기법의 기본 구조와 동작 과정을 정리하고, 상용 가상화 난독화 기법으로 보호된 실행 파일을 대상으로 프로그램 분석 기법 중 하나인 Equation Reasoning System을 활용한 분석 결과를 제시한다. 또한 상용 가상화 난독화 도구로 보호되어 있는 실행 파일에서 가상화 구조를 추출하고 프로그램 실행 순서를 도출할 수 있는 자동화 분석 도구를 구현한다.
Park, Hweerang;Cho, Sang-Il;Park, Jungkyu;Cho, Youngho
한국컴퓨터정보학회논문지
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제24권5호
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pp.27-33
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2019
One of serious security threats is a botnet-based attack. A botnet in general consists of numerous bots, which are computing devices with networking function, such as personal computers, smartphones, or tiny IoT sensor devices compromised by malicious codes or attackers. Such botnets can launch various serious cyber-attacks like DDoS attacks, propagating mal-wares, and spreading spam e-mails over the network. To establish a botnet, attackers usually inject malicious URLs into web source codes stealthily by using data hiding methods like Javascript obfuscation techniques to avoid being discovered by traditional security systems such as Firewall, IPS(Intrusion Prevention System) or IDS(Intrusion Detection System). Meanwhile, it is non-trivial work in practice for software developers to manually find such malicious URLs which are hidden in numerous web source codes stored in web servers. In this paper, we propose a security defense system to discover such suspicious, malicious URLs hidden in web source codes, and present experiment results that show its discovery performance. In particular, based on our experiment results, our proposed system discovered 100% of URLs hidden by Javascript encoding obfuscation within sample web source files.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권3호
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pp.1063-1075
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2022
In recent years, container techniques have been broadly applied to cloud computing systems to maximize their efficiency, flexibility, and economic feasibility. Concurrently, studies have also been conducted to ensure the security of cloud computing. Among these studies, moving-target defense techniques using the high agility and flexibility of cloud-computing systems are gaining attention. Moving-target defense (MTD) is a technique that prevents various security threats in advance by proactively changing the main attributes of the protected target to confuse the attacker. However, an analysis of existing MTD techniques revealed that, although they are capable of deceiving attackers, MTD techniques have practical limitations when applied to an actual cloud-computing system. These limitations include resource wastage, management complexity caused by additional function implementation and system introduction, and a potential increase in attack complexity. Accordingly, this paper proposes a software-defined MTD system that can flexibly apply and manage existing and future MTD techniques. The proposed software-defined MTD system is designed to correctly define a valid mutation range and cycle for each moving-target technique and monitor system-resource status in a software-defined manner. Consequently, the proposed method can flexibly reflect the requirements of each MTD technique without any additional hardware by using a software-defined approach. Moreover, the increased attack complexity can be resolved by applying multiple MTD techniques.
본 논문에서는 디지털 비디오 인코딩 과정에서 인트라 프레임의 DC 성분과 인터 프레임의 움직임 벡터를 이용한 저작권 보호를 위한 디지털 비디오 화면 모호화 기법을 제안한다. 제안한 기법은 저주파 영역과 중간 주파수 영역에 민감한 반응을 보이는 HVS (human visual system)의 특성을 고려한 방법으로서, 영상의 주요 정보를 포함하는 인트라 프레임의 DC 계수와 윤곽선 움직임 정보를 포함하는 인터 프레임의 움직임 벡터의 부호를 인증 신호와 XOR 연산하여 신호를 왜곡시키고, 적합한 인증 신호를 적용한 경우에만 정상적인 화면을 볼 수 있도록 하는 기법이다. 실험은 제안한 기법을 적용한 비디오의 PSNR을 구하고, PSNR에 의해 정상적인 기능 여부를 알아본다. 실험 결과, 디코더에서 적합한 인증 신호를 적용한 경우 Y, U, V PSNR이 모두 극치 값을 나타냄으로써 원 압축 비디오와 같은 화질임을 알 수 있었고, 인증 신호를 적용하지 않은 경우 원 압축 비디오에 대한 평균 PSNR이 12.25dB을 나타냄으로써 화질 차이가 큼을 알 수 있었다. 결과로부터, 디지털 비디오 화면 모호화 기법은 정상적으로 기능하였고, 서명 또한 저작권자의 비밀 키에 의해 정상적으로 검출되어 저작권을 증명할 수 있었다.
우회기법을 사용하는 변종 악성코드의 출현은 바이러스 백신에 의한 탐지를 우회하여 확산을 가속화시키고 있다. 만일 보안 취약점 패치가 되지 않고, 바이러스 백신 패턴에 포함되지 않았을 경우에 신종 웜은 수분 내에 단위 네트워크상의 시스템을 감염시킬 수 있으며, 다른 지역 네트워크로의 확산도 가능하다. 따라서 변종 및 신종 악성코드에 대한 기존의 패턴기반 탐지 및 치료 방식에는 한계가 있다. 본 논문에서는 실행 압축의 우회기법을 사용한 악성코드에 대하여 행위기반의 정적 및 동적 분석에 의한 탐지패턴을 생성하고, 동적 탐지에 의한 변종 및 신종에 대한 탐지 방법을 제안한다. 또한 동적 탐지에서의 유사도 비교를 위한 방법을 제안하여 시스템의 중요자원에 접근하는 실행압축 기법을 사용하는 바이러스의 탐지가 가능함을 보인다.
안드로이드 운영체제에서 Flow Analysis의 난독화를 위해서는 실행되지 않는 흐름의 코드를 생성하여 Flow Graph의 크기를 크게 만들어 분석이 어렵게 만들 수 있다. 이를 위해 논문에서는 aar 형태의 라이브러리를 구현하여 외부 라이브러리의 형태로 애플리케이션에 삽입이 가능하도록 하였다. 라이브러리는 더미 코드에서의 진입점에서 부터 최대 5개의 child node를 가질 수 있도록 설계되었으며, child node의 클래스는 각 node마다 100개부터 900개까지 2n+1개의 메서드를 가지고 있으므로 총 2,500개의 진입점으로 구성된다. 또한 진입점은 XML에서 총 150개의 뷰로 구성되며, 각각의 진입점은 비동기 인터페이스를 통해 연결된다. 따라서 Inter-Procedural 기반의 Control Flow Graph를 생성하는 과정에서는 최대 14,175E+11개의 추가적인 경우의 수를 가지게 된다. 이를 애플리케이션에 적용한 결과 Inter Procedural Control Flow Analysis 툴에서 평균 10,931개의 Edge와 3,015개의 Node가 추가 생성되었으며 평균 36.64%의 그래프 크기 증가율을 갖는다. 또한 APK를 분석 시에는 최대 평균 76.33MB의 오버헤드가 발생하였지만, 사용자의 ART 환경에서는 최대 평균 0.88MB의 실행 오버헤드만을 가지며 실행 가능한 것을 확인하였다.
In this paper, we design and implement PADIL(Prediction And Detection of Information Leakage) system that predicts and detect information leakage behavior of insider by analyzing network traffic and applying a variety of machine learning methods. we defined the five-level information leakage model(Reconnaissance, Scanning, Access and Escalation, Exfiltration, Obfuscation) by referring to the cyber kill-chain model. In order to perform the machine learning for detecting information leakage, PADIL system extracts various features by analyzing the network traffic and extracts the behavioral features by comparing it with the personal profile information and extracts information leakage level features. We tested various machine learning methods and as a result, the DecisionTree algorithm showed excellent performance in information leakage detection and we showed that performance can be further improved by fine feature selection.
Privacy and security are latent problems in pervasive healthcare system. For the sake of protecting health monitoring information, it is necessary to classify and categorize the various contexts in terms of obfuscation. In this paper, we propose the physiological context categorization and specification methodology by exploiting data fusion network for automatic context alignment. In addition, we introduce the methodologies for making various level of physiological context on the context aware application model, which is wear-UCAM. This physiological context has several layers of context according to the level of abstraction such as user-friendly level or parametric level. This mechanism facilitates a user to restrict access to his/her monitoring results based on the level of details in context.
최근 웹 변조 공격은 대형 포탈, 은행, 학교 등 접속자가 많은 홈페이지에 악성 URL을 불법 삽입하여 해당 URL을 통해 접속자 PC에 자동으로 악성코드 유포하고 대규모 봇넷(botnet)을 형성한 후 DDoS 공격을 수행하거나 감염 PC들의 정보를 지속적으로 유출하는 형태로 수행된다. 이때, 홈페이지에 삽입되는 악성 URL은 탐지가 어렵도록 Javascript 난독화 기법(obfuscation technique) 등으로 은밀히 삽입된다. 본 논문에서는 웹 소스코드에 은닉된 악성 Javascript URL들에 대한 일괄 점검체계를 제안하며, 구현된 점검체계의 prototype을 활용하여 점검성능에 대한 시험결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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