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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
고동우 (고려대학교) 김휘강 (고려대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제27권 제1호
발행연도
2017.2
수록면
91 - 101 (11page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2017

API 콜 시퀀스와 Locality Sensitive Hashing을 이용한 악성코드 클러스터링 기법에 관한 연구
고동우 ,  김휘강 정보보호학회논문지 2017.02 학술저널
API 콜 시퀀스와 locality sensitive hashing을 이용한 악성코드 클러스터링 기법에 관한 연구
고동우 金融保安學科 2017.01 학위논문

초록· 키워드

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API(Application Program Interface) 콜 시퀀스 분석은 분석 대상 프로그램에서 API 콜 정보를 추출한 후 분석하는 기법으로 다른 기법들에 비해 대상의 행위를 특징할 수 있는 장점이 있다. 하지만 기존의 API 콜 시퀀스 분석기법은 동일한 기능을 수행하는 함수를 상이한 함수로 잘못 식별하여 분석을 수행하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 API 각각을 추상화시키는 방식을 추가하여 기존의 식별 문제를 해결하고 분석 성능을 향상시키고자 한다. 그 후 분석 대상들에서 획득한 추상화된 API 콜 시퀀스에 LSH(Locality Sensitive Hashing) 기법을 적용하여 각 분석 대상들 간의 유사도를 계산하고 유사한 유형끼리 클러스터를 형성하는 과정을 수행하였다. 본 연구는 악성코드 분석 시 악성코드의 유형을 파악하는 데 요긴하게 사용할 수 있으며, 최종적으로는 해당 유형 정보를 기반으로 악성코드 분석의 정확도를 향상시키는 데 기여할 수 있다.
#API call sequence #malware analysis #clustering #dynamic analysis

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. API 콜 시퀀스를 이용한 악성코드 클러스터링 기법
Ⅳ. 실험 및 결과
References

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Kaspersky Lab, Kaspersky Security Bulletin 2015, Kaspersky Lab, Dec. 2015. S.A. Hofmeyr, S. Forrest and A. Somayaji, “Intrusion detection using sequences of system calls,” Journal of computer security, vol. 6, no. 3, pp. 151-180, Jul. 1998. A. Sami, B. Yadegari, H. Rahimi, N. Peiravian, S. Hashemi, and A. Hamze, “Malware detection based on mining API calls,” Proceedings of the 2010 ACM symposium on applied computing, pp. 1020-1025, Mar. 2010. Kyoung-Soo Han, In-Kyoung Kim and Eul-Gyu Im, Malware Family Classification Method using API Sequential Characteristic, Journal of Security Engineering, 8(2), pp. 319-335, Apr. 2011. Jae-woo Park, Sung-tae Moon, Gi-Wook Son, In-Kyoung Kim, Kyoung-Soo Han, Eul-Gyu Im and Il-Gon Kim, An Automatic Malware Classification System using String List and API, Journal of Security Engineering, 8(5), pp. 611-626, Sep. 2011.

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