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악성코드 동적분석 동향
Trend and Issue Dynamic Analysis for Malware 원문보기

한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회, 2015 Apr. 22, 2015년, pp.418 - 420  

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

초록
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인터넷이 발전하면서 사이버 공격이 증가하고 있으며, 사이버 공격에 사용되는 악성코드도 점차 지능화 되고 있다. 악성코드 탐지에는 정적분석을 통해 악성코드의 특정패턴을 비교하는 시그니처 기반 접근법이 널리 사용되고 있으며, 높은 탐지율과 빠른 탐지속도를 보인다. 그러나 알려지지 않은 신종 악성코드(0-day)와 실행압축, 난독화 둥에 의한 변종 악성코드를 분석하기에 한계가 있다. 더욱이 악성코드의 정적분석은 많은 노력과 시간이 소모되는 작업이며, 최근 악성코드들은 대부분 정적분석 우회기술이 적용되어 대량으로 유포되는 실정이다. 그러므로 악성코드를 직접 실행시켜 발생되는 이벤트들을 수집하여 의미를 분석하는 동적분석이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 악성코드에 적용된 동적분석 우회기술에 관하여 기술하고 나아가 동적분석 우회기술이 적용된 악성코드를 탐지하기 위한 방법에 관한 기술동향을 소개한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 있다. 본 논문에서는 동적 분석 우회기술에 대해 알아보고 이를 탐지하기 위한 노력을 소개한다. 2장에서는 동적 분석 환경에 대해 소개하고, 3장에서는 동적분석 우회기술을 이용한 악성코드를 소개한다.
  • 자동화된 악성코드 탐지 기법이 필요하다. 본 논문은 최근 활발히 연구되고 있는 동적 분석 우회 및 탐지기술에 대해 소개했다. 모든 실행경로를 분석하기 위해서는 Moser 등이 접근한 방식보다 Wilhelm 등이 접근한 방식이 실용적이지만 루트킷 외의 악성코드 동적분석에 적용하기 위해서는 갈 길이 멀다.
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