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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
보안공학연구지원센터 보안공학연구논문지 보안공학연구논문지 제8권 제2호
발행연도
2011.1
수록면
319 - 335 (17page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2011

API 호출 연관 그래프를 이용한 악성코드 변종 탐지 방법
한경수 ,  김인경 ,  임을규 한국통신학회 학술대회논문집 2011.02 학술대회자료
API 순차적 특징을 이용한 악성코드 변종 분류 기법
한경수 ,  김인경 ,  임을규 보안공학연구논문지 2011.01 학술저널

초록· 키워드

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공격자들은 금전적인 이득을 목적으로 악성코드를 제작하여 유포시킴으로써 사용자들의 컴퓨터를 감염시키고 ID 및 패스워드, 메일 주소, 휴대폰 번호, 금융 정보와 같은 각종 개인정보들을 감염된 사용자들의 컴퓨터로부터 유출시킨다. 또한 감염된 사용자들의 컴퓨터를 봇넷으로 구성하여 DDoS 공격, 스팸 발송 등의 공격을 수행한다. 악성코드 자동 생성 도구는 공격자들 사이에 보편화되어 신종 및 변종 악성코드를 쉽게 생성할 수 있게 해준다. 이로 인해 국내외에서 새롭게 발견되는 악성코드의 수는 지속적으로 증가하는 추세이다. 그러나 악성코드에 대한 대응 방법은 아직까지 대부분 악성코드를 수동으로 분석하고 시그니처를 생성하는 방법으로 대응하고 있어 악성코드의 전파 속도에 뒤처지고 있다. 이에 따라 악성코드에 의한 직접적인 피해 및 2차적인 피해는 급속도로 확산되고 있으므로 악성코드에 대한 신속한 분석과 대응이 필요하다. 본 논문에서는 악성코드에 대한 정적 분석을 수행하여 얻을 수 있는 API 리스트의 순차적 특징을 이용하여 보다 빠른 악성코드 변종 분류 방법을 제안하고, 각종 악성코드 샘플을 대상으로 수행한 실험 및 결과에 대하여 기술한다.
#악성코드 #악성코드 변종 분류 #Malware #Malware Variants Classification

목차

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D. Barroso / 2007 / Botnets-The Silent Threat :1~9 google schola 한경수 / 2009 / 허니넷을 이용한 P2P 기반 Storm 봇넷의 트래픽 분석 / 정보보호학회논문지 19(4):51~61 dbpia Charles Petzold / 2002 / Programming Microsoft Windows 5th Edition / Microsoft Press google schola 강태우 / 2007 / API call의 단계별 복합분석을 통한 악성코드 탐지 / 정보보호학회논문지 17(6):89~98 dbpia 권오철 / 2008 / Native API 빈도 기반의 퍼지 군집화를 이용한 악성코드 재그룹화 기법연구 / 정보보호학회논문지 18(6):115~128 dbpia

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