배성재, 조재익, 손태식, 문종섭,

Vol. 22, No. 4, pp. 785-796, 8월. 2012
10.13089/JKIISC.2012.22.4.785, Full Text:
Keywords: Malicious Code, Intrusion Detection System, GLDA
Abstract

본 논문에서는 악성코드의 시스템 콜 빈도수를 특징값으로 행위 기반 탐지(behavior-based detection)를 할 때, 시스템 콜의 속성 개수보다 학습데이터 개수가 적더라도 효과적으로 악성 코드를 탐지하는 기법을 제안한다. 이 연구에서는, 프로그램 코드가 동작할 때, 발생시키는 윈도우 커널 데이터인 Native API를 수집하여 빈도수로 정규화한 것을 기본적인 속성 값으로 사용하였다. 또한 악성코드와 정상 코드를 효과적으로 분류할 수 있으면서, 악성코드를 분류하기 위한 기본적인 속성의 개수보다 학습데이터 개수가 적어도 적용 가능한 GLDA(Generalized Linear Discriminant Analysis)를 사용하여, 새로운 속성 값들로 전환하였다. 분류 기법으로는 베이지언 분류법의 일종인 kNN(k-Nearest Neighbor) 분류법을 이용하여 악성 코드를 탐지하였다. 제안된 탐지 기법의 성능을 검증하기 위하여 수집된 Native API 로 기존의 연구 방법과 비교 검증하였다. 본 논문에 제안된 기법이 탐지율(detection rate) 100%인 Threshold 값에서, 다른 탐지 기법보다 낮은 오탐율(false positive rate)을 나타내었다.

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