KSC 2019
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
악성 행위 시그니처를 이용한 변종 악성코드 탐지 방법 |
| 영문제목(English Title) |
A Malware Variants Detection Method using Malicious Behavior Signature |
| 저자(Author) |
김기환
조우진
김형식
Ki-Hwan Kim
Woo-Jin Joe
Hyong-Shik Kim
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 46 NO. 02 PP. 1633 ~ 1635 (2019. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
2019년 9월, 북한이 자동화기기(ATM)에 삽입된 카드의 결제 데이터를 훔치는 신규 변종 악성코드를 개발하여 인도의 자동화기기(ATM)를 공격하는 일이 있었다. 이러한 변종 악성코드들을 탐지하기 위해 PE 헤더로부터 얻어진 API 정보를 분석하는 연구가 활발하게 진행되었지만, PE 헤더는 쉽게 변조될 수 있다는 취약점을 갖고 있어서 한계가 존재한다. 이러한 한계를 해결하기 위해서는 악성코드가 실행될 때 얻을 수 있는 행위를 이용하여 동적으로 분석하는 방법이 필요하다. 하지만 동적 분석을 통해 얻어진 모든 행위를 사용할 경우 정상 코드에서도 수행되는 행위가 존재할 가능성이 있으므로 오탐이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 악성코드가 악의적인 목적을 갖고 수행하는 행위, 즉 행위 시그니처를 사용하여 오탐을 최소화하는 방법으로 변종을 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 제안 방법으로 500개의 악성코드를 이용해 유사도를 측정하는 실험을 진행했고, 유사도가 높게 나타나는 것은 모두 변종 악성코드임을 확인할 수 있었다.
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영문내용
(English Abstract) |
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