Recently, distribution of malicious codes using the Internet has been one of the most serious cyber threats. Technology of malicious code distribution with detection bypass techniques has been also developing and the research has focused on how to detect and analyze them. However, obfuscated malicious JavaScript is almost impossible to detect, because the existing malicious code distributed web page detection system is based on signature and another limitation is that it requires constant updates of the detection patterns. We propose to overcome these limitations by means of an intelligent malicious code distributed web page detection system using a real browser that can analyze and detect intelligent malicious code distributed web sites effectively.
Sharing cross-site resources has been adopted by many recent websites in the forms of service-mashup and social network services. In this change, exploitation of the new vulnerabilities increases, which includes inserting malicious codes into the interaction points between clients and services instead of attacking the websites directly. In this paper, we present a system model to identify malicious script codes in the web contents by means of a remote verification while the web contents downloaded from multiple trusted origins are executed in a client's browser space. Our system classifies verification items according to the origin of request based on the information on the service code implementation and stores the verification results into three databases composed of white, gray, and black lists. Through the experimental evaluations, we have confirmed that our system provides clients with increased security by effectively detecting malicious scripts in the mashup web environment.
At the opening ceremony of 2018 Winter Olympics in PyeongChang, an unknown cyber-attack occurred. The malicious code used in the attack is based on in-memory malware, which differs from other malicious code in its concealed location and is spreading rapidly to be found in more than 140 banks, telecommunications and government agencies. In-memory malware accounts for more than 15% of all malicious codes, and it does not store its own information in a non-volatile storage device such as a disk but resides in a RAM, a volatile storage device and penetrates into well-known processes (explorer.exe, iexplore.exe, javaw.exe). Such characteristics make it difficult to analyze it. The most recently released in-memory malicious code bypasses the endpoint protection and detection tools and hides from the user recognition. In this paper, we propose a method to efficiently extract the payload by unpacking injection through IDA Pro debugger for Dorkbot and Erger, which are in-memory malicious codes.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.32
no.5
/
pp.869-879
/
2022
Through this study, we discovered that among three types of compressed data blocks generated through the Deflate algorithm, No-Payload Non-Compressed Block type (NPNCB) which has no literal data can be randomly generated and inserted between normal compressed blocks. In the header of the non-compressed block, there is a data area that exists only for byte alignment, and we called this area as DBA (Disposed Bit Area), where an attacker can hide various malicious codes and data. Finally we found the vulnerability that hides malicious codes or arbitrary data through inserting NPNCBs with infected DBA between normal compressed blocks according to a pre-designed attack scenario. Experiments show that even though contaminated NPNCB blocks were inserted between normal compressed blocks, commercial programs decoded normally contaminated zip file without any warning, and malicious code could be executed by the malicious decoder.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.32
no.4
/
pp.629-635
/
2022
Cyber threats are also increasing with recent social changes and the development of ICT technology. Malicious codes used in cyber threats are becoming more advanced and intelligent, such as analysis environment avoidance technology, concealment, and fileless distribution, to make analysis difficult. Machine learning technology is being used to effectively analyze these malicious codes, but a lot of effort is needed to increase the accuracy of classification. In this paper, we propose a malicious code detection technology based on API call interval characteristics to improve the classification performance of machine learning. The proposed technology uses API call characteristics for each section and entropy of binary to separate characteristic factors into sections based on the extraction malicious code and API call order of normal binary. It was verified that malicious code can be well analyzed using the support vector machine (SVM) algorithm for the extracted characteristic factors.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
/
v.8
no.12
/
pp.1849-1856
/
2013
DOS attack, the short of Denial of Service attack is an internet intrusion technique which harasses service availability of legitimate users. To respond the DDoS attack, a lot of methods focusing attack source, target and intermediate network, have been proposed, but there have not been a clear solution. In this paper, we purpose the prevention of malicious activity and early detection of DDoS attack by detecting and removing the activity of botnets, or other malicious codes. For the purpose, the proposed method monitors the network traffic, especially DSN traffic, which is originated from botnets or malicious codes.
While the development of the Internet has made information more accessible, this also has provided a variety of intrusion paths for malicious programs. Traditional Signature-based malware-detectors cannot identify new malware. Although Dynamic Analysis may analyze new malware that the Signature cannot do, it still is inefficient for detecting variants while most of the behaviors are similar. In this paper, we propose a detection method using behavioral similarity with existing malicious codes, assuming that they have parallel patterns. The proposed method is to extract the behavior targets common to variants and detect programs that have similar targets. Here, we verified behavioral similarities between variants through the conducted experiments with 1,000 malicious codes.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2022.05a
/
pp.377-380
/
2022
An application called an app can be downloaded and used on mobile devices. Among them, Android-based apps have the disadvantage of being implemented on an open source basis and can be exploited by anyone, but unlike iOS, which discloses only a small part of the source code, Android is implemented as an open source, so it can analyze the code. However, since anyone can participate in changing the source code of open source-based Android apps, the number of malicious codes increases and types are bound to vary. Malicious codes that increase exponentially in a short period of time are difficult for humans to detect one by one, so it is efficient to use a technique to detect malicious codes using AI. Most of the existing malicious app detection methods are to extract Features and detect malicious apps. Therefore, three ways to select the optimal feature to be used for learning after feature extraction are proposed. Finally, in the step of modeling with optimal features, ensemble techniques are used in addition to a single model. Ensemble techniques have already shown results beyond the performance of a single model, as has been shown in several studies. Therefore, this paper presents a plan to select the optimal feature and implement a learning model for Android app-based malicious code detection.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2021.10a
/
pp.455-457
/
2021
App is used on mobile devices such as smartphones and also has malicious code, which can be divided into normal and malicious depending on the presence or absence of hacking codes. Because there are many kind of malware, it is difficult to detect directly, we propose a method to detect malicious app using AI. Most of the existing methods are to detect malicious app by extracting features from malicious app. However, the number of types have increased exponentially, making it impossible to detect malicious code. Therefore, we would like to propose two more methods besides detecting malicious app by extracting features from most existing malicious app. The first method is to learn normal app to extract normal's features, as opposed to the existing method of learning malicious app and find abnormalities (malicious app). The second one is an 'ensemble technique' that combines the existing method with the first proposal. These two methods need to be studied so that they can be used in future mobile environment.
Journal of information and communication convergence engineering
/
v.9
no.6
/
pp.695-700
/
2011
Smartphone has formed a new market and introduced a new environment. They have an operating system like PCs, enabling free installation and removal of application programs. As the number of Smartphone users is increasing, more personal information is also exposed to malicious codes. There are problem of modification and deletion of files, battery consumption, and information leakage due to malicious codes. As the needs of Smartphone antivirus solutions are increasing, the antivirus solutions should be evaluated with quality characteristics. In this paper, we propose an effective evaluation method for functionality and performance of Smartphone antivirus solutions, and the best practices for evaluation.
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.