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파일 평판을 이용한 알려지지 않은 악성 코드 탐지
Unknown Malware Detection Using File Reputation 원문보기

한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회, 2015 Apr. 22, 2015년, pp.376 - 379  

조윤진 (고려대학교 컴퓨터 정보통신공학과)

초록
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최근 발생한 다양한 해킹 사건에서와 같이, 신규 또는 알려지지 않은 악성코드를 이용한 지능형 지속 공격이 점차 증가하고 있다. 기존의 악성 코드가 해커의 단순한 호기심이나 해커 자신의 능력을 과시하기 위해 제작되어 불특정 다수를 공격했다면, 최근의 해킹 사건에서 사용된 악성코드는 오직 특정 대상만을 목표로 하여 제작, 사용되고 있는 것이 특징이다. 현재 대다수의 악성코드 탐지 방식인 블랙리스트 기반의 시그니처에 의한 탐지방식에서는 악성코드의 일부분이라도 변경이 되면 해당 악성코드를 탐지할 수가 없기 때문에 신규 악성 코드를 탐지하고 대응하는 것이 어렵다. 그러므로 지능형 지속 공격에 대응하기 위해서는 새로운 형태의 파일 탐지 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 파일의 다양한 속성 및 사용자 분포에 따른 평판점수를 통해 신규 악성코드를 탐지하는 기법을 제안한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 악성코드 탐지방식의 한계점을 보안하기 위해, 파일의 다양한 속성 및 사용자 분포에 따른 다양한 결과를 기반으로 알려지지 않은 악성 파일에 대한 대응 방법을 설명한다.
  • 시그니처 기반의 악성코드 탐지 기법은 알고 있는 악성코드의 바이너리 정보와의 비교를 통해 파일을 탐지하는 정적 분석 방식이다. 하지만 이러한 대응방식은 알려지지 않은 악성코드 대응에 대해 몇 가지 취약점을 가지고 있기 때문에 새로운 탐지 기술의 필요성 및 새로운 파일 탐지 기법을 설명하고자 한다. 본 논문에서 이야기하는 파일은 오직 실행 가능한 파일만을 대상으로 하며 문서 파일과 같이 개인이 만든 파일은 연구 대상에서 제외한다.
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