지능형 악성코드 분석을 위한 리얼머신 기반의 바이너리 자동실행 환경

조호묵; 윤관식; 최상용; 김용민

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 조호묵 (한국과학기술원) 윤관식 (한국과학기술원) 최상용 (한국폴리텍대학) 김용민 (전남대학교)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제22권 제3호

발행연도: 2016.3

수록면: 139 - 144 (6page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

최근 악성코드를 이용한 위협은 사이버 상에서 가장 위협적이고 점차 지능화되고 있다. 하지만 안티 바이러스 제품이나 기존의 탐지 솔루션은 복잡해지고 정교해지는 악성코드에 대해 효과적으로 대응하지 못한다. 본 논문에서는 분석 환경 회피 기술을 갖는 악성코드를 보다 효과적으로 식별하기 위해 실제 컴퓨터 환경을 기반으로 악성코드의 동작 및 상태를 감지하고 악성코드의 요구사항을 동적으로 핸들링하는 환경을 제안한다. 제안하는 방법은 리얼머신 기반의 바이너리 자동실행 환경과 가상머신 환경에서의 악성코드 악성행위 활동성을 비교하여 지능형 악성코드를 효과적으로 분석하기 위한 동적 분석환경을 제공할 수 있음을 실험하여 보였다.

#악성코드 #바이너리 사용자 행위 #동적분석 #리얼머신 #가상 분석환경 회피기술 #malware #binary user interaction #dynamic analysis #real-machines #anti-VM

참고문헌 (21)

참고문헌 신청

Louis Marinos(2015, Jan 27). ENISA Threat Landscape 2014(Overview of current and emerging cyber-threats) [Online]. Available: http://www.enisa. europa.eu/activities/risk-management/evolving-thre at-environment/enisa-threat-landscape/enisa-threat -landscape-2014(download 2015, Sep. 9) M. Sharif, A. Lanzi, J. Giffin, W. Lee, "Automatic Reverse Engineering of Malware Emulators," 2009 30th IEEE Symposium on Security and Privacy, pp. 94-109, May. 2009.

Egele, Manuel, et al., "A survey on automated dynamic malware-analysis techniques and tools," ACM Computing Surveys (CSUR) 44.2 (2012): 6.

Zovi, D. D. 2006. Hardware Virtualization Based Rootkits. in Black Hat Briefings and Training USA 2006.

G. Jeong, E. Choo, J.Lee, M. Bat-Erdene, H. Lee, "Generic unpacking using entropy analysis," IEEE MALWARE, pp. 98-105, Oct. 2010.

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

조호묵

소속기관 한국과학기술원

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 1%

논문수 39 이용수 5,324

윤관식

소속기관 한국과학기술원

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 2 이용수 364

최상용

소속기관 영남이공대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 TOP 10% 공학 > 전기전자공학 > 전자공학

논문수 18 이용수 3,884

김용민

소속기관 전남대학교

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 31 이용수 6,386

이 논문과 함께 이용한 논문

악성코드 DNA 생성을 통한 유사 악성코드 분류기법

한병진 , 최영한 , 배병철 정보보호학회논문지 2013 .08

악성코드 자동 정적 분석을 위한 방안 연구

신동휘 , 임채태 , 정현철 외 1명 한국정보과학회 학술발표논문집 2010 .11

딥러닝을 이용한 악성코드탐지 연구동향

최선오 , 김영수 , 김종현 외 1명 정보보호학회지 2017 .06

악성코드 탐지를 위한 바이너리 실행 파일 분석 기법

김준형 , 김용혁 , 지환태 외 1명 정보과학회지 2017 .02

악성코드 동적 분석을 위한 효율적인 다중실행경로 탐색방법

황호 , 문대성 , 김익균 정보보호학회논문지 2016 .04

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (21)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)