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황준호 (호서대학교) 황선빈 (호서대학교) 김호경 (호서대학교) 하지희 (호서대학교) 이태진 (호서대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제27권 제5호
발행연도
2017.10
수록면
1,077 - 1,086 (10page)

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기존 악성코드를 기반으로 만들어지는 변종 악성코드들은 약간의 패턴 변화로도 기존 보안체계를 쉽게 회피할 수 있고 제작 과정이 간단하여 널리 사용되고 있다. 이러한 악성코드는 일평균 160만개 이상 출현하고 있고, 사이버 공간 뿐 아니라 피해규모가 큰 IoT/ICS로 점차 확대되고 있다. 본 논문에서는 기존에 자주 이용되는 Pattern기반 분석, Sandbox기반 분석, CFG/Strings 기반 분석 등이 아니라, 큰 의미를 부여하지 않았던 PE Section 및 DLL의 특징에 기반한 분석방법을 제안한다. 제안모델을 실제 구축 및 실험결과, 유의미한 탐지율과 오탐율을 기록했으며, 기존의 다양한 분석기술을 복합 운영 시 효과적인 악성코드 대응이 가능할 것으로 기대된다.
#Malware #DLL #Static analysis #Classification #Section

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련연구
III. 제안모델
IV. 실험결과
V. 결론
References

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
Syarif Yusirwan S, Yudi Prayudi and Imam Riadi, Implementation of Malware Analysis using Static and Dynamic Analysis Method, International Journal of Computer Applications. Volume 117 ? No.6, pp11-15, May, 2015. A. Moser, C. Kruegel, and E. Kirda, Limits of Static Analysis for Malware Detection, IEEE, DOI10.1109/ACSAC. pp421-430, 2007.21 Hiran V. Nath and Babu M. Mehtre, Static Malware Analysis Using Machine Learning Methods, G. Mart ?ınez P ?erez et al. (Eds.): SNDS 2014, CCIS 420, pp. 440?450, 2014. Sung-tae Yu and Soo-hyun Oh, “Malware Analysis Mechanismusing Word Cloud based on API Statistics,” Vol. 16, No. 10 pp. 7211-7218, 2015. Han-young Noh, “Complexity-based Packed Executable Classification with High Accuracy,” School of Engineering, pp1-35, 2009.

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