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다중 서열 정렬 기법을 이용한 악성코드 패밀리 추천
악성코드 개발자들은 악성코드 탐지를 회피하기 위하여 변종 악성코드를 유포한다. 정적 분석기반의 안티 바이러스로는 변종 악성코드를 탐지하기 어려우며, 따라서 API 호출 정보 기반의 동적 분석이 필요하다. 본 논문에서는 악성코드 분석가의 변종 악성코드 패밀리 분류에 도움을 줄 수 있는 악성코드 패밀리 추천 기법을 제안하였다. 악성코드 패밀리의 API 호출 정보를 동적 분석을 통하여 추출하였다. 추출한 API 호출 정보에 다중 서열 정렬 기법을 적용하였다. 정렬 결과로부터 각 악성코드 패밀리의 시그니쳐를 추출하였다. 시그니쳐와의 유사도를 기준으로, 제안하는 기법이 새로운 악성코드의 패밀리 후보를 3개까지 추천하도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 악성코드 패밀리 추천 기법의 정확도를 측정하였다.
악성코드 분류를 위한 중요 연산부호 선택 및 그 유용성에 관한 연구
최근 새롭게 제작되는 악성코드 수의 증가와 악성코드 변종들의 다양성은 악성코드 분석가의 분석에 소요되는 시간과 노력에 많은 영향을 준다. 따라서 효과적인 악성코드 분류는 악성코드 분석가의 악성코드 분석에 소요되는 시간과 노력을 감소시키는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 악성코드 계보 연구 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 악성코드 분류를 위해 중요 연산부호를 이용하는 방법을 제안한다. 중요 연산부호란 악성코드 분류에 높은 영향력을 가지는 연산부호들을 의미한다. 실험을 통해서 악성코드 분류에 높은 영향력을 가지는 상위 10개의 연산부호들을 중요 연산부호로 선정할 수 있음을 확인하였으며, 이를 이용할 경우 지도학습 알고리즘의 학습시간을 약 91% 단축시킬 수 있었다. 이는 향후 다량의 악성코드 분류 연구에 응용 가능할 것으로 기대된다.
