[논문]그래프 기반 멀웨어 탐지

장민희; 김상욱; 하지운; 조성제

그래프 기반 멀웨어 탐지
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장민희 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과) , 김상욱 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과) , 하지운 (한양대학교 전자컴퓨터통신공학과) , 조성제 (단국대학교 소프트웨어학과)

최근 들어, 컴퓨터에 악영향을 미치고자 하는 목적으로 개발된 멀웨어들이 크게 증가하고 있다. 이러한 멀웨어들은 자신들의 변종을 생성함으로써 안티 멀웨어 프로그램들의 탐지에서 벗어나고자 한다. 본 논문에서는 멀웨어들의 변종을 자동으로 탐지하기 위한 기법들 중 그래프 기반 기법에 대해 논의한 후 그 기법의 대표적인 연구들을 소개한다. 그 후 그래프 기반 멀웨어 탐지 시 고려해야 될 사항들에 대해 설명한다. 이러한 논의를 통해 효율적으로 멀웨어를 탐지하기 위한 기술을 고안하는데 중요한 실마리를 제공할 수 있을 것이다.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

동적 접근법은 프로그램을 실제로 실행시켜 실행 패턴을 기반으로 멀웨어를 탐지하는 방법이고, 정적 접근법은 프로그램 코드 자체를 기반으로 멀웨어를 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 각 접근법 들의 대표적인 기술에 대해 서술한 후 멀웨어 탐지에 대한 고려 사항에 대해 논의한다.
본 논문에서는 그래프 기반 멀웨어 탐지 기법들과 정확하고 빠른 멀웨어 탐지를 위한 고려사항에 대해 논의하였다. 본 논문의 저자들은 이러한 고려사항을 기반으로 멀웨어를 효과적으로 탐지할 수 있는 다양한 기술에 대한 연구를 수행할 예정이다.
본 논문에서는 멀웨어 탐지 기법들 중 그래프 기반 멀웨어 탐지 기법들에 대해 소개한다. 멀웨어 탐지 기법은 동적 접근법(dynamic approach)와 정적 접근법(static approch)으로 분류할 수 있다.

제안 방법

즉, 하나의 시스템 콜을 노드로, 시스템 콜 간의 관계를 간선으로 표현함으로써 프로그램을 그래프로 모델링하는 것이다. 그 후 좀 더 정확한 분석을 위해 코드 그래프 분석기를 이용하여 콜 그래프에서 코드 그래프를 추출한다.
코드 그래프 시스템은 이러한 방법을 통해 멀웨어들을 대상으로 코드 그래프를 생성하여 멀웨어 코드 그래프 풀 (pool)을 구축한다. 그 후 컴퓨터로 들어오는 프로그램들을 대상으로 코드 그래프를 추출한 후 풀에 있는 코드 그래프들과 유사도를 비교하여 멀웨어와 그 변종들을 탐지 한다. 그래프 간의 유사도는 비교하고자 하는 두 그래프의 합집합 노드 수 분의 교집합 노드 수로 계산한다.
이러한 기법들은 멀웨어를 분석하여 그 멀웨어를 대표하는 특징인 시그니처(signiture)를 자동으로 추출한다. 그 후, 추출된 시그니처를 기반으로 프로그램들을 분석하여 멀웨어와의 유사성을 측정함으로써 자동으로 멀웨어를 탐지한다.

이론/모형

추출된 멀웨어들의 시그니처를 데이터베이스에 저장한 후 프로그램이 컴퓨터로 들어오면 데이터베이스 안의 멀웨어 시그니처들과 프로그램의 시그니처 유사도를 계산한다. 유사도 계산 시 Dice coefficient를 이용한다[4]. Dice coefficent d는 특정 집합 X와 Y가 있을 때, 식 (1)과 같이 표현된다.

성능/효과

그림 1은 전체적인 흐름을 나타낸다.실제 멀웨어들을 대상으로 코드 그래프 시스템을 실험한 결과, 약 91% 정도의 정확도로 멀웨어들을 탐지하는 것으로 나타났다[3].

후속연구

본 논문에서는 그래프 기반 멀웨어 탐지 기법들과 정확하고 빠른 멀웨어 탐지를 위한 고려사항에 대해 논의하였다. 본 논문의 저자들은 이러한 고려사항을 기반으로 멀웨어를 효과적으로 탐지할 수 있는 다양한 기술에 대한 연구를 수행할 예정이다.

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