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악성코드 동적 분석을 위한 효율적인 다중실행경로 탐색방법
Efficient Exploring Multiple Execution Path for Dynamic Malware Analysis 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.26 no.2, 2016년, pp.377 - 386  

황호 (과학기술연합대학원대학교(UST)) ,  문대성 (과학기술연합대학원대학교(UST)) ,  김익균 (한국전자통신연구원 네트워크보안연구실)

초록
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악성코드의 수가 기하급수적으로 증가함에 따라 악성코드의 행위를 고속으로 분석하는 기술이 절실히 요구되고 있다. 또한, 정적 분석을 방해하는 실행압축과 가상화 같은 지능화된 코드 난독화 기법이 대부분의 악성코드에 적용되어 악성코드 동적 분석에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그러나 동적 분석은 조건에 따라 다른 행위를 하는 악성코드를 분석하는 데 어려움이 있으며, 이를 해결하기 위한 기존의 연구들은 분석 속도가 느리거나 분석환경을 준비하는 데 많은 자원을 소모하는 문제를 가지고 있다. 본 논문은 단일 분석환경에서 악성코드의 다중실행경로를 고속으로 탐색하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 다중실행경로 분석이 병렬적으로 실행되도록 파이프라인화 하였고, 실험을 통해 2-코어 환경에서 29%, 4-코어 환경에서 70%의 성능향상과 지연노드에 영향 받지 않는 고속탐색이 가능함을 보였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the number of malware has been increased, it is necessary to analyze malware rapidly against cyber attack. Additionally, Dynamic malware analysis has been widely studied to overcome the limitation of static analysis such as packing and obfuscation, but still has a problem of exploring multiple ex...

주제어

#Malware   #Dynamic Malware Analysis   #Multiple Execution  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 악성코드 동적 분석을 효율적으로 수행하기 위해 악성코드의 실행 경로를 병렬로 탐색하는 방법을 제안하고 프로토타입을 구현했다. 제안한 방법은 단일 분석환경에서 악성코드의 실행경로를 탐색하기 때문에 자원의 낭비를 최소화할 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
악성코드란 무엇인가? 악성코드는 컴퓨터 또는 시스템에서 악의적인 행위를 수행하는 명령어 집합을 의미하며, 목적에 따라 바이러스, 웜, 스파이웨어, 트로잔 등으로 분류될 수 있다[1]. 악성코드 제작자가 제우스 빌더(Zeus Builder)나 스파이아이(SpyEye)와 같은 악성코드 생성도구를 이용하면서 생성되는 악성코드의 수가 폭발적으로 증가하고 있는 실정이다.
악성코드는 목적에 따라 무엇으로 분류되는가? 악성코드는 컴퓨터 또는 시스템에서 악의적인 행위를 수행하는 명령어 집합을 의미하며, 목적에 따라 바이러스, 웜, 스파이웨어, 트로잔 등으로 분류될 수 있다[1]. 악성코드 제작자가 제우스 빌더(Zeus Builder)나 스파이아이(SpyEye)와 같은 악성코드 생성도구를 이용하면서 생성되는 악성코드의 수가 폭발적으로 증가하고 있는 실정이다.
정적 분석의 단점은 무엇인가? 정적 분석은 디스어셈블러(disassembler)나 디컴파일러(decompiler)를 이용하여 악성코드의 실행 없이 코드영역을 역으로 분석하는 역공학(Reverse Engineering)으로, 악성코드의 실행경로와 구조를 파악할 수 있으며 악성코드를 직접 실행하지 않기 때문에 안전하게 분석할 수 있는 장점이 있다. 하지만 실행압축, 가상화와 같은 난독화 기법이 적용된 악성코드를 분석하는데 한계가 있다. 동적 분석은 디버거를 이용하거나 가상 머신과 같은 분석환경에서 직접 악성코드를 실행하면서 발생되는 행위를 토대로 분석하는 방법으로, 악성코드가 실제 실행되는 동안의 변화를 분석할 수 있는 장점이 있지만 악성코드의 모든 실행경로 중 일부만 분석 가능한 한계가 있다[3].
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참고문헌 (17)

  1. E. Skoudis, L. Zeltser, Malware: fighting malicious code, Prentice Hall, Nov. 2003 

  2. ASEC, "Asec report", vol. 70, Oct. 2015 

  3. Boo-Joong Kang, Kyoung-Soo Han, Eul-Gyu Im, "Malicious code trends and detection technologies," communication of the korea I SCIENCE SOCIETY, 30(1), pp. 44-53, Jan. 2012 

  4. NSHC, "3.20 South korea cyber attack, red alert research report", Mar. 2013 

  5. R. Lyda and J. Hamrock, "Using entropy analysis to find encrypted and packed malware," IEEE Security & Privacy, vol. 5, no. 2, pp. 40-45, Apr. 2007 

    상세보기

  6. C. Willems,T Holz & F. Freiling, "Toward automated dynamic malware analysis using cwsandbox," IEEE Symposium on Security & Privacy, vol. 5, no.2, pp 32-39, Mar. 2007 

  7. K. Rieck, T. Holz, C. Willems, P. Dussel & P. Laskov, "Learning and classification of malware behavior", In Detection of Intrusions and Malware and Vulnerability Assessment, pp. 108-125, Jul. 2008 

  8. D. Kirat, G Vigna and C Kruegel."Barecloud: bare-metal analysis-based evasive malware detection", In Proceedings of the 23rd USENIX Security Symposium, pp. 287-301, Aug. 2014 

  9. M. Lindorfer, C Kolbitsch and P.M. Comparetti. "Detecting environment-sensitive malware," In Recent Advances in Intrusion Detection, pp. 338-357, Sep. 2011 

  10. A. Moser, C. Kruegel and E Kirda, "Exploring multiple execution paths for malware analysis", In Security and Privacy IEEE Symposium, pp. 231-245, May. 2007. 

  11. F. Peng, Z. Deng, X. Zhang, D. Xu, Z. Lin, Z and Z. Su, "X-force: Force-executing binary programs for security applications", In Proceedings of the 2014 USENIX Security Symposium, pp.829-844, Aug. 2014 

  12. Byeong-ho Kang, Eul-Gyu Im. "Graph based Binary Code Execution Path Exploration Platform for Dynamic Symbolic Execution," Journal of THe Korea Institute of information Secuirty & Cryptology, 24(3), pp. 437-444, Jun. 2014 

    원문보기 상세보기 crossref

  13. Z. Xu, J. Zhang, G. Gu and Z. Lin "Goldeneye: efficiently and effectively unveiling malware's targeted environment" In Research in Attacks, Intrusions and Defenses , LNCS 8688, pp. 22-45, Sep. 2014 

  14. D. Geer, Chip makers turn to multicore processors. Computer, vo. 38, no. 5, pp. 11-13. May. 2005 

    상세보기

  15. R. Pechoux and T. D. Tam, "A Categorical Treatment of Malicious Behavioral Obfuscation," In Theory and Applications of Models of Computation, LNCS 8402, pp. 280-299, Apr. 2014 

  16. D. Brumley,C. Hartwig,Z. Liang,J. Newsome,D. Song and H. Yin. "Towards automatically identifying trigger-based behavior in malware using symbolic execution and binary analysis," Technical Report CMU-CS-07-105, Carnegie Mellon University School of Computer Science, Jan. 2007 

  17. Sudeep Singh, "Breaking the Sandbox", Sep. 2014. 

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