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이석수 (충남대학교) 양종환 (충남대학교) 정우식 (충남대학교) 김영철 (충남대학교) 조은선 (충남대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제27권 제4호
발행연도
2017.8
수록면
721 - 729 (9page)

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악성코드에 대한 빠른 대응을 위해서는 악성코드에 대한 효율적인 분석이 필요하다. 그 중 하나로, 오픈 소스 함수들과 같이 안전한 것으로 확인된 부분을 분석 대상에서 제외하여 방대한 분석 대상을 줄이는 방법이 도움이 될 수 있다. 본 논문은 여러 오픈소스의 동적 링크 라이브러리 파일을 윈도우 환경에서 생성하여 오픈소스의 함수 정보들을 버전별, 컴파일러별로 시그니처 정보를 추출하고 비교하여 변경이 의심스러운 함수를 찾을 수 있는 자동화 도구를 제시한다. 또한 해당 도구는 비교에 사용된 정보들을 DB에 저장, 추후에 사용할 수 있어 분석 시간 오버헤드를 줄일 수 있다.
#Open Source #Signature-based Analysis #Opensource Safety Identification

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 제안 도구
IV. 오픈소스 비교 방법
V. 구현
VI. 실험
VII. 결론
References

참고문헌 (15)

참고문헌 신청
HyeyuKwon, “Strengthen the security of applications by using the open source security framework”, Proc. of the KIISE Korea Computer Congress, pp. 1104-1106 June. 2016 Yeongcheol Kim, Eun-Sun Cho, “Similarity Analysis on Different Versions of Same Functions”, Proc. of the KIISE Korea Computer Congress, pp. 760-762, Dec. 2016 Yongsuk Choi, Jongmoo Choi, “Binary based Software Similarity Analysis Tool”. KIISE : Communioations of the Korean Institute of Information Scientistes and Engineers. 34(1), pp. 37-44, Jan. 2016 JeongHyeok Park, YongSuk Choi, JongMoo Choi, “Software Similarity Analysis via Stack Usage Pattern”. Journal of KIISE : Computing Practices and Letters, 20(6), pp. 349-353, June. 2014 Xin Hu, Tzi-cker Chiudo, Kang G. Shin, “Large-Scale Malware Indexing Using Function-Call Graphs”, ACM CCS 2009

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