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이용수
초록· 키워드
크립토재킹은 사용자의 동의 없이 시스템 자원을 탈취해 암호화폐를 채굴하는 악성 행위로, 공격자는 XMRig와 같은 오픈소스 채굴 프로그램에 난독화를 적용해 정적 탐지를 회피한다. 컴파일러 중간 표현 수준의 난독화는 제어 흐름 및 함수 호출 그래프 구조를 왜곡하여 그래프 기반 정적 탐지 성능을 저하한다. 본 논문에서는 함수 제어 흐름을 요약한 벡터를 노드 특징으로 사용하는 함수호출 그래프 기반 신경망 모델을 제안하고, 다양한 난독화를 적용한 XMRig 및 정상 바이너리 데이터셋으로 평가한다. 실험 결과 점수 기반 분리 성능은 비교적 유지되었으나, 점수 분포 이동으로 낮은 오탐 조건에서 탐지율이 크게 변동함을 확인하여 오탐 예산을 고려한 임계값 정책과 사후 확률 보정의 필요성을 제시한다.
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#Cryptocurrency mining malware (XMRig) detection
#Obfuscation
#Graph-based static detection
#Graph neural networks
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목차
- Abstract
- 요약
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 관련 연구
- Ⅲ. 데이터셋 구축 및 난독화 설정
- Ⅳ. 난독화 대응 모델
- Ⅴ. 실험 결과
- Ⅵ. 결론
- References
참고문헌
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