레지스트리관련 통계 정보를 이용한 악성코드 분석 프레임워크 (The Framework for Malware Analysis using Statistical Information of Registry)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 10권 / 9호 / 97 ~ 104페이지
· 저자명 : 김민호, 김민수, 노봉남

초록

악성 코드의 위협 증가로 인하여 사이버 범죄가 지속적으로 증가하고 있다. 악성 코드를 탐지하기 위해 네트워크 패킷, 바이너리 시그니처 비교, 역공학을 통한 코드 분석, 행위 패턴 분석, 레지스트리 시그니처에 대한 많은 연구가 진행되었다. 그러나 시그니처 분석 방법은 알려지지 않거나 변형된 악성코드 탐지에는 한계가 있다. 따라서 레지스트리에 대한 상세 분석을 통해 악성 코드의 특징을 파악하고 이를 탐지하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 레지스트리 정보에서 악성코드를 구분하기 위한 통계적 척도를 제시한다. 그리고 이러한 통계적 척도를 통한 분석 프레임워크를 제안하고 구현함으로써 악성코드 분석에 도움을 줄 것으로 기대한다.

영어초록

Due to the increase of malware code threats, cyber ​​crime is constantly increasing. For detecting malware codes, the network packet analysis, binary signature comparison, code analysis, analysis of behavior patterns, and registry signature have being studied. But, signature based analysis method meets the limitations in a part of detecting unknown or varied malwares. The methods for analysis of the registry information and feature extraction from malware is required. Therefore, we propose statistical measures to distinguish malware information from registry. And we suggest a malware analysis framework by statistical measures and show the implemented analysis framework.

참고자료

· 없음