Binary Lifting을 활용한 Massive IoT 악성코드 분류 기법 - 정해선 (The Graduate School, Ajou University, 2021)
차세대 네트워크 기술의 발전으로 다양한 IoT(Internet of Things) 기기들이 초대규모로 상호 연결됨에 따라 Massive IoT 기기 내 보안위협을 악용하여 초연결 네트워크에 대한 공격을 수행하는 리눅스 악성코드가 발생하고 있다. 이와 같은 리눅스 악성코드의 잠재적 위협을 판단하고 효율적으로 대응하기 위해 실행된 코드 분석을 통한 악성코드 분류가 필요하지만 이기종 아키텍처별 분석을 별도로 수행해야 하는 한계가 존재한다. 그러나 Binary Lifting을 수행함으로써 이기종 아키텍처의 바이너리 코드를 동일한 표현의 IR(Intermediate Representation)로 나타낼 수 있으며, IR 내에는 어셈블리 코드의 기능 및 사용한 인자가 저장되기 때문에 악성행위 정보를 확인할 수 있다. 이에 따라 본 논문에서는 리눅스 악성코드에 대하여 Binary Lifting 수행 결과인 IR을 통해 특징 정보를 추출하고 시퀀스 학습에 적절한 LSTM(Long Short-Term Memory) 딥러닝 모델로 학습함으로써 이기종 리눅스 악성코드를 분류하는 기법을 제안하였다. 이를 통해 다양한 아키텍처의 리눅스 악성코드에 대하여 효율적으로 악성코드 분류할 수 있으며, 실행 코드 외 분석 기법 대비 높은 정확도를 보였다. 본 제안 기법은 추후 발생 가능한 신종 및 변종 리눅스 악성코드 탐지 및 분류를 목표로 한다.
학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :AI융합네트워크학과,2021. 8
Keywords: Binary Lifting; LSTM; 리눅스 악성코드; 악성코드 분류