KCI등재
Opcode와 API의 빈도수와 상관계수를 활용한 Cerber형 랜섬웨어 탐지모델에 관한 연구 = A Study on the Cerber-Type Ransomware Detection Model Using Opcode and API Frequency and Correlation Coefficient
저자
이계혁 ; 황민채 ; 현동엽 ; 구영인 ; 유동영 ; Lee, Gye-Hyeok ; Hwang, Min-Chae ; Hyun, Dong-Yeop ; Ku, Young-In ; Yoo, Dong-Young 연구자관계분석
발행기관
학술지명
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템(KIPS Transactions on Computer and Communication Systems)
권호사항
발행연도
2022
작성언어
Korean
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
363-372(10쪽)
DOI식별코드
제공처
소장기관
최근 코로나 19 팬더믹 이후 원격근무의 확대와 더불어 랜섬웨어 팬더믹이 심화하고 있다. 현재 안티바이러스 백신 업체들이 랜섬웨어에 대응하고자 노력하고 있지만, 기존의 파일 시그니처 기반 정적 분석은 패킹의 다양화, 난독화, 변종 혹은 신종 랜섬웨어의 등장 앞에 무력화될 수 있다. 이러한 랜섬웨어 탐지를 위한 다양한 연구가 진행되고 있으며, 시그니처 기반 정적 분석의 탐지 방법과 행위기반의 동적 분석을 이용한 탐지 연구가 현재 주된 연구유형이라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 단일 분석만을 이용하여 탐지모델에 적용하는 것이 아닌 ".text Section" Opcode와 실제 사용하는 Native API의 빈도수를 추출하고 K-means Clustering 알고리즘, 코사인 유사도, 피어슨 상관계수를 이용하여 선정한 특징정보들 사이의 연관성을 분석하였다. 또한, 타 악성코드 유형 중 웜과 Cerber형 랜섬웨어를 분류, 탐지하는 실험을 통해, 선정한 특징정보가 특정 랜섬웨어(Cerber)를 탐지하는 데 특화된 정보임을 검증하였다. 위와 같은 검증을 통해 최종 선정된 특징정보들을 결합하여 기계학습에 적용하여, 최적화 이후 정확도 93.3% 등의 탐지율을 나타내었다.
더보기Since the recent COVID-19 Pandemic, the ransomware fandom has intensified along with the expansion of remote work. Currently, anti-virus vaccine companies are trying to respond to ransomware, but traditional file signature-based static analysis can be neutralized in the face of diversification, obfuscation, variants, or the emergence of new ransomware. Various studies are being conducted for such ransomware detection, and detection studies using signature-based static analysis and behavior-based dynamic analysis can be seen as the main research type at present. In this paper, the frequency of ".text Section" Opcode and the Native API used in practice was extracted, and the association between feature information selected using K-means Clustering algorithm, Cosine Similarity, and Pearson correlation coefficient was analyzed. In addition, Through experiments to classify and detect worms among other malware types and Cerber-type ransomware, it was verified that the selected feature information was specialized in detecting specific ransomware (Cerber). As a result of combining the finally selected feature information through the above verification and applying it to machine learning and performing hyper parameter optimization, the detection rate was up to 93.3%.
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