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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이규빈 (한양대학교) 옥정윤 (한양대학교) 임을규 (한양대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제24권 제2호
발행연도
2018.2
수록면
99 - 104 (6page)
DOI
10.5626/KTCP.2018.24.2.99

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

동적 분석 기반 고유 시스템 콜 시그니처 벡터를 통한 랜섬웨어 탐지 기술
이규빈 ,  임을규 한국정보과학회 학술발표논문집 2018.06 학술대회자료
랜섬웨어 동적 분석을 위한 시그니처 추출 및 선정 방법
이규빈 ,  옥정윤 ,  임을규 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2018.02 학술저널

초록· 키워드

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최근 랜섬웨어에 의한 피해가 전 세계적으로 급증하고 있으며, 국가 기관, 기업, 민간 등 사회전반에 막대한 피해를 입히고 있다. 랜섬웨어는 컴퓨터 시스템을 감염시켜 사용자의 접근을 제한하고 일종의 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어이다. 컴퓨터 시스템 자체를 잠그거나 하드 디스크에 존재하는 파일들을 암호화하여 사용자가 컴퓨터를 정상적으로 이용할 수 없게 만들고, 컴퓨터의 정상 복구를 위해 사용자들은 공격자로부터 몸값(Ransom) 지불을 요구받는다. 기존의 기타 악성코드들에 비해 공격수법이 매우 악랄하고 피해규모가 막대하므로 확실한 해결책이 필요하다. 악성코드 분석 방식은 크게 정적 분석, 동적분석 두 가지로 나뉜다. 최신 악성코드들은 정교한 패킹 기술이 도입된 경우가 많아 정적분석은 분석에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 활동 모니터링 및 보다 정밀한 분석을 위해 동적 분석 방법을 제안한다. 정상파일, 랜섬웨어, 기타 악성코드의 시그니처를 추출하는 방법과 랜섬웨어 탐지에 가장 적절한 시그니처를 선정하는 방법을 제안한다.
#랜섬웨어 #랜섬웨어 탐지 #악성코드 #동적 분석 #시그니처 #유사도 분석 #ransomware #ransomware detection #malware #dynamic analysis #signature #similarity analysis

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 랜섬웨어 동적 분석 모델
4. 실험 방법 및 실험 결과
5. 결론 및 향후연구
References

참고문헌 (9)

참고문헌 신청
B. J. Kang, K. S. Han, B. H. Kang, and E. G. Im, Malware Categorization Using Dynamic Mnemonic Frequency Analysis with Redundancy Filtering, Digital Investigation, Vol. 11, No. 4, pp. 323-335, Dec. 2014. D. Sgandurra (2016, Sep 10). Automated Dynamic Analysis of Ransomware: Benefits, Limitations and Use for Detection [Online]. Available: https://arxiv. org (downloaded 2017, July. 12) Monika, P. Zavarsky, and D. Lindskog, Experimental Analysis of Ransomware on Windows and Android Platforms: Evolution and Characterization, Procedia Computer Science, Vol. 94, No. 1, pp. 465- 472, Aug. 2016. M. Zhang, Y. Duan, H. Yin, and Z. Zhao, Semantics- Aware Android Malware Classification Using Weighted Contextual API Dependency Graphs, Proc. of the 2014 ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, pp. 1105- 1116, 2014. Y. Park, D. Reeves, V. Mulukulta, and B. Sundaravel, Fast Malware Classification by Automated Behavioral Graph Matching, Proc. of the Sixth Annual Workshop on Cyber Security and Information Intelligence Research, pp. 1-4, 2010.

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