윈도우 악성코드 분류 시스템에 관한 연구

• 영문명: A Study on Windows Malicious Code Classification System
• 발행기관: 한국시뮬레이션학회
• 저자명: 서희석(Hee Suk Seo) 최중섭(Joongsup Choi) 주필환(Pillhwan Chu)
• 간행물 정보: 『한국시뮬레이션학회 논문지』제18권 제1호, 63~70쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 기타공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2009.03.30

국문 초록

본 과제의 목표는 윈도우 환경에서 동작하는 악성코드를 분류하기 위한 방법론을 제시하고, 시험용 분류 시스템을 개발하는데 있다. 악성코드를 크게 9개의 그룹으로 분류하고, 이를 다시 그룹의 특성이 맞는 여러 개의 클러스터로 구분하였다. 해당 클러스터에 속하는 악성코드는 최소한 클러스터의 기본 속성은 만족시킨다. 또한 악성코드가 소속되는 각각의 클러스터에서는 기준점을 기반으로 악성코드의 유사도가 계산되며, 이 유사도에 의해서 악성코드 분석가들은 기존의 악성코드와 새로운 악성코드의 유형 및 관련 정도를 파악하게 된다. 악성코드 분류 시스템은 정량적 분석과 정성적인 분석에 대한 결과를 보여주며, 챠트를 통하여 보기 쉽게 내용을 파악할 수 있다. 매일 수천 건의 악성코드가 발견되는 상황에서 악성코드 분석가들에게 기존 악성코드와의 유사도를 제공함으로써 분석의 시간과 노력을 줄여 줄 수 있다. 본 연구의 성과물은 향후 악성코드 예측 시스템의 초석으로 활용될 수 있을 것이다.

영문 초록

This project presents a classification methodology for malicious codes in Windows OS (Operating System) environment, develops a test classification system. Thousands of malicious codes are brought in every day. In a result, classification system is needed to analyzers for supporting information which newly brought malicious codes are a new species or a variety. This system provides the similarity for analyzers to judge how much a new species or a variety is different to the known malicious code. It provides to save time and effort, to less a faulty analysis. This research includes the design of classification system and test system. We classify the malicious codes to 9 groups and then 9 groups divide the clusters according to the each property. This system provides the similarity for analyzers to save time and effort. It is used prospect system of malicious code in the future.

목차

1. 서론

2. 악성코드 그룹

3. 그룹 내 클러스터

4. 유사도 계산 방법

5. 시스템 구조

6. 테스트 시스템

7. 결론 및 향후 연구계획

키워드

악성코드 분류 방법론 모델링 클러스터링 Malicious code Classification methodology Modeling