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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.4
- 수록면
- 181 - 192 (12page)
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신종 악성코드의 등장은 기존 시그니처 기반의 악성코드 탐지 기법들을 무력화시키며 여러 분석 방지 보호 기법들을 활용하여 분석가들의 분석을 어렵게 하고 있다. 시그니처 기반의 기존 연구는 악성코드 제작자가 쉽게 우회할 수 있는 한계점을 지닌다. 따라서 본 연구에서는 악성코드 자체의 특성이 아닌, 악성코드에 적용될 수 있는 패커의 특성을 활용하여, 단시간 내에 악성코드에 적용된 패커의 분석 방지 보호 기법을 탐지하고 분류해낼 수 있는 머신러닝 모델을 구축하고자 한다. 본 연구에서는 패커의 분석 방지 보호 기법을 적용한 악성코드 바이너리를 대상으로 n-gram opcode를 추출하여 TF-IDF를 활용함으로써 피처(feature)를 추출하고 이를 통해 각 분석 방지 보호 기법을 탐지하고 분류해내는 머신러닝 모델 구축 방법을 제안한다. 본 연구에서는 실제 악성코드를 대상으로 악성코드 패킹에 많이 사용되는 상용 패커인 Themida와 VMProtect로 각각 분석 방지 보호 기법을 적용시켜 데이터셋을 구축한 뒤, 6개의 머신러닝 모델로 실험을 진행하였고, Themida에 대해서는 81.25%의 정확도를, VMProtect에 대해서는 95.65%의 정확도를 보여주는 최적의 모델을 구축하였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안 방법
IV. 실험
V. 결론
References
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
Malware Statistics & Trends Report | AV-TEST, “Total malware”, https://www.av-test.org/en/statistics/malware/, 4 Oct. 2021.
Woo-Jin Joe and Hyong-Shik Kim, “Malware Family Detection and Classification Method Using API Call Frequency,” Journal of The Korea Institute of Information Security & Cryptology, 31 (4), pp. 605-616, Aug. 2021.
Brand M, Valli C, Woodward A, “Malware forensics: Discovery of the intent of deception,” Journal of Digital Forensics, Security and Law, vol. 5, no. 4, pp. 1-13, 2010.
Barbosa, Gabriel Negreira, and Rodrigo Rubira Branco, “Prevalent characteristics in modern malware,” Black Hat USA Conference, pp. 1-72, Aug. 2014.
Branco, Rodrigo Rubira, Gabriel Negreira Barbosa, and Pedro Drimel Neto, “Scientific but not academical overview of malware anti-debugging, anti-disassembly and anti-vm technologies,” Black Hat USA Conference, pp. 1-27, Aug. 2012.
Brand M, Valli C, Woodward A, “Malware forensics: Discovery of the intent of deception,” Journal of Digital Forensics, Security and Law, vol. 5, no. 4, pp. 1-13, 2010.
Barbosa, Gabriel Negreira, and Rodrigo Rubira Branco, “Prevalent characteristics in modern malware,” Black Hat USA Conference, pp. 1-72, Aug. 2014.
Branco, Rodrigo Rubira, Gabriel Negreira Barbosa, and Pedro Drimel Neto, “Scientific but not academical overview of malware anti-debugging, anti-disassembly and anti-vm technologies,” Black Hat USA Conference, pp. 1-27, Aug. 2012.
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