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지능형 악성코드 분석을 위한 리얼머신 기반의 바이너리 자동실행 환경 -
분야 공학 > 로봇
저자 조호묵 윤관식 최상용 김용민
발행기관 한국정보과학회
간행물정보 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2016년, 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 제22권 제3호, 139page~144page(총6page)
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목차
부제 : Automatic Binary Execution Environment based on Real-machines for Intelligent Malware Analysis
요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 리얼머신 기반 바이너리 자동실행 환경
4. 실험 및 분석
5. 결론 및 향후연구
References
 
 
국문초록
최근 악성코드를 이용한 위협은 사이버 상에서 가장 위협적이고 점차 지능화되고 있다. 하지만 안티 바이러스 제품이나 기존의 탐지 솔루션은 복잡해지고 정교해지는 악성코드에 대해 효과적으로 대응하지 못한다. 본 논문에서는 분석 환경 회피 기술을 갖는 악성코드를 보다 효과적으로 식별하기 위해 실제 컴퓨터 환경을 기반으로 악성코드의 동작 및 상태를 감지하고 악성코드의 요구사항을 동적으로 핸들링하는 환경을 제안한다. 제안하는 방법은 리얼머신 기반의 바이너리 자동실행 환경과 가상머신 환경에서의 악성코드 악성행위 활동성을 비교하여 지능형 악성코드를 효과적으로 분석하기 위한 동적 분석환경을 제공할 수 있음을 실험하여 보였다.
 
 
영문초록
There exist many threats in cyber space, however current anti-virus software and other existing solutions do not effectively respond to malware that has become more complex and sophisticated. It was shown experimentally that it is possible for the proposed approach to provide an automatic execution environment for the detection of malicious behavior of active malware, comparing the virtual-machine environment with the real-machine environment based on user interaction. Moreover, the results show that it is possible to provide a dynamic analysis environment in order to analyze the intelligent malware effectively, through the comparison of malicious behavior activity in an automatic binary execution environment based on real-machines and the malicious behavior activity in a virtual-machine environment.
 
 
악성코드, 바이너리 사용자 행위, 동적분석, 리얼머신, 가상 분석환경 회피기술, malware, binary user interaction, dynamic analysis, real-machines, anti-VM
 
 
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