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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.6
- 수록면
- 429 - 442 (14page)
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최근 침해사고에서 오피스 문서를 통한 공격 비중이 높아지고 있다. 오피스 문서 어플리케이션의 보안이 점차 강화되어왔음에도 불구하고 공격기술의 고도화, 사회공학 기법의 복합적 사용으로 현재도 오피스 문서를 통한 공격이 유효하다. 본 논문에서는 악성 OOXML(Office Open XML) 문서 탐지 방법과 탐지를 위한 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 공격에 사용된 악성파일과 정상파일을 악성코드 저장소와 검색엔진에서 수집하였다. 수집한 파일들의 악성코드 유형을 분석하여 문서 내 악성 여부를 판단하는데 유의미한 의심 개체요소 6가지를 구분하였으며, 악성코드 유형별 개체요소 탐지 방법을 제안한다. 또한, 탐지 방법을 바탕으로 OOXML 문서 기반 악성코드 탐지 프레임 워크를 구현하여 수집된 파일을 분류한 결과 악성 파일셋 중 98.45%에 대해 탐지함을 확인하였다.
목차
요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. Office Open XML 파일의 구조
IV. 악성 파일 유형별 분류
V. 구현 및 성능 평가
VI. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
Kaspersky, “Kaspersky Security Bulletin STATISTICS 2016-2019”, https://securelist.com, March. 2020.
J. Hurtuk, M. Chovanec, M. Kicina and R. Billik, “Case Study of Ransomware Malware Hiding Using Obfuscation Methods,” International Conference on Emerging eLearning Technologies and Applications, pp. 216-217, 2018.
Bora Park, Jungheum Park and Sangjin Lee, “Data concealment and detection in Microsoft Office 2007 files,” Digital Investigation, vol. 5(3-4), pp. 149-152, 2009.
Muhammad Ali Raffay et al. “Data Hiding and Detection in Office Open XML (OOXML) Documents,” University of Ontario Institute of Technology, pp. 52-57, 2011.
Fu Z., Sun X., Zhou L. and Shu J. “New Forensic Methods for OOXML Format Documents,” Digital-Forensics and Watermarking, IWDW, pp. 507-511, 2013.
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