효율적인 악성코드 분류를 위한 최적의 API 시퀀스 길이 및 조합 도출에 관한 연구
A study on extraction of optimized API sequence length and combination for efficient malware classification
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초록
인터넷이 지속적으로 발달하면서 이에 따른 부작용으로 사이버 해킹 공격 또한 지능적인 공격으로 진화하고 있다. 해킹 공격의 도구로 사용되는 악성코드는 공격자들이 자동 제작 툴을 이용해 손쉽게 악성코드를 생성할 수 있기 때문에악성코드의 수가 급증하고 있다. 그러나 수많은 악성코드를 모두 분석하기에는 많은 시간과 노력이 요구됨에 따라 신·변종 악성코드에 대한 별도의 분류가 필요한 상황이다. 이에 따라 신·변종 악성코드를 분류하는 다양한 연구들이 등장하고 있으며, 해당 연구들은 악성코드 분석을 통해 악성 행위를 나타내는 다양한 정보를 추출하고 이를 악성코드를 대표하는 특징으로 정의하여 악성코드를 분류한다. 그 중, 대부분이 API 함수와 API 함수로부터 추출한 특정 길이의API 시퀀스를 이용하여 악성코드를 분류하고 있다. 그러나 API 시퀀스의 길이는 분류의 정확성에 영향을 미치기 때문에 적합한 API 시퀀스의 길이를 선택하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 논문은 특정 길이에 한정하지 않고, 다양한길이의 API 시퀀스를 생성 및 조합하여 악성코드 분류의 정확성을 향상시키기 위한 최적의 API 시퀀스 및 조합을 찾는 방법론을 제안한다.
Abstract
With the development of the Internet, the number of cyber threats is continuously increasing and their techniques are alsoevolving for the purpose of attacking our crucial systems. Since attackers are able to easily make exploit codes, i.e., malware,using dedicated generation tools, the number of malware is rapidly increasing. However, it is not easy to analyze all of malwaredue to an extremely large number of malware. Because of this, many researchers have proposed the malware classificationmethods that aim to identify unforeseen malware from the well-known malware. The existing malware classification methodsused malicious information obtained from the static and the dynamic malware analysis as the criterion of calculating thesimilarity between malwares. Also, most of them used API functions and their sequences that are divided into a certain length. Thus, the accuracy of the malware classification heavily depends on the length of divided API sequences. In this paper, wepropose an extraction method of optimized API sequence length and combination that can be used for improving theperformance of the malware classification.
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