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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선균 (강원대학교) 김하진 (강원대학교) 최미정 (강원대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제43권 제11호
발행연도
2018.11
수록면
1,929 - 1,940 (12page)
DOI
10.7840/kics.2018.43.11.1929

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2018

Anti-VM/Debugging 무력화 환경에서 악성코드 자동 언패킹 시스템 설계 및 구현
김선균 ,  김하진 ,  최미정 한국통신학회논문지 2018.11 학술저널
악성코드 분석을 위한 PE 파일 언패킹 자동 시스템 설계 및 구현
김선균 컴퓨터과학과 2018.01 학위논문

초록· 키워드

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최근 인터넷 사용률이 증가함에 따라 악성코드 노출 위험도 증가하고 있다. 악성코드는 탐지되더라도 분석을 어렵게 하기 위해 분석 방해/지연 기술이 탑재되어 있다. 분석 방해/지연 기술 중 가장 대표적인 것은 패킹과 Anti-VM, Anti-Debugging이다. 본 논문에서는 악성코드 분석을 위해 Anti-VM/Debugging 무력화 환경에서 악성코드 자동 언패킹 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 초기 분석과 정적/동적 분석으로 이루어져있다. 초기 분석 단계에서는 PE 정보를 추출하여 Anti-VM/Debugging을 우회하고 패킹(Packing) 여부와 패커(Packer) 종류를 탐지한다. well-known 패커로 패킹된 경우 공개된 알고리즘 기반으로 구현된 언패킹툴을 사용하여 정적 분석을 수행하고, custom 패커로 패킹된 경우 엔트로피 기반 동적 분석을 수행한다. 본 연구는 악성코드 분석 방해 기법인 Anti-VM/Debugging을 무력화시킨 환경에서, 초기 분석에서 탐지한 악성코드의 패커 종류에 따라 악성코드의 언패킹을 자동으로 수행하는 시스템을 설계 및 구현한 시도로 악성코드 연구에 기여할 자료로 사용될 것이다.
#Packing #Unpacking #Anti-VM/Debugging #Packing Detection #PE analysis #Malware

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 시스템 설계
Ⅳ. 구현
Ⅴ. 검증
Ⅵ. 결론
References

참고문헌 (23)

참고문헌 신청
AV-Test, Security Report (2017), May 3, 2018, from https://www.av-test.org/en/publications. J. Yu, M. Shin, and T. Kwon, “Analysis of research trend on machine learning based malware mutant identification,” Rev. KIISC, vol. 27, no. 3, pp. 12-19, Jun. 2017. C. T. Lim, J. H. Oh, and H. C. Jeong, “Study of technical trends and analysis method of recent malware,” J. KIISE, vol. 28, no. 11, pp. 117-126, Nov. 2010. H.-Y. Lim, W.-J. Kim, H.-J. Noh, and J.-S. Lim, “Research on malware classification with network activity for classification and attack prediction of attack groups,” J. KICS, vol. 42, no. 1, pp. 193-204, Jan. 2017. S.-K. Yoon and C. Kim, “Machine learning based malware code classifier attack using hostile data,” J. KICS, vol. 43, no. 1, pp. 77-80, Jan. 2018.

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