정적 분석으로 악성코드 파악하는 법은

정적 분석의 기본 개념

정적 분석은 악성코드 분석에서 중요한 기법으로, 의심스러운 파일을 실행하지 않고도 그 내용을 파악하고 분류하는 데 도움을 줍니다. 이 섹션에서는 정적 분석이 무엇인지, 분석 기법의 중요성, 그리고 초기 분석 단계에 대해 논의하겠습니다.

정적 분석이란

정적 분석(Static Analysis)은 파일이 실행되기 전, 즉 정적인 상태에서 악성코드를 분석하는 기법입니다. 이 기법은 일반적으로 파일의 내용, 구조, 형식 등을 기반으로 정보를 추출하여 분석하는 방식으로 이루어집니다.

“정적 분석을 통해 우리는 실행 중인 프로그램의 동작을 예측할 수 있습니다.”

의심스러운 바이너리에 담긴 유용한 정보를 추출하여, 악성코드가 목표로 하는 운영 시스템이나 사용하고 있는 아키텍처를 식별하는 과정이 포함됩니다. 이를 통해 해커가 사용한 다양한 전략을 이해하고, 효과적인 대응 방안을 마련할 수 있습니다.

분석 기법의 중요성

정적 분석은 악성코드 분석에서 핵심적인 역할을 합니다. 다음과 같은 기법들이 포함됩니다:

각 기법은 서로 상호작용하며, 다양한 관점에서 악성코드를 이해하는 데 도움을 줍니다. 이러한 분석 과정을 통해 우리는 보안 위협을 사전에 예방할 수 있습니다.

초기 분석 단계

초기 분석 단계에서는 의심스러운 파일에 대한 정보 수집이 이루어집니다. 이 단계에서는 다음과 같은 절차를 따릅니다:

1. 파일 유형 식별: 파일 유형을 확인하는 것은 기본적인 분석 단계입니다. 헥사 편집기나 다양한 도구를 통해 파일의 형식을 파악합니다.
2. 악성코드 식별: 의심스러운 바이너리를 분석하여 암호 해시 값을 생성하고, 이를 기존의 데이터베이스와 비교합니다.
3. 바이러스토털을 이용한 스캐닝: 업로드된 파일을 다양한 백신 엔진으로 스캔하여 추가적인 정보를 얻습니다.

초기 분석 단계는 보다 깊은 이해를 위한 기초를 마련해 주며, 공격자의 전략과 악성코드의 기능을 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 정적 분석을 통해 정보를 수집하고, 이를 바탕으로 한 후속 조치가 악성코드의 확산을 방지하는 데 큰 도움이 됩니다.

파일 유형 파악하기

악성코드를 분석할 때 파일 유형을 파악하는 것은 매우 중요합니다. 이는 악성코드가 목표로 하는 운영 체제와 아키텍처를 식별하는 데 도움을 줍니다. 공격자는 종종 파일의 확장자를 수정하여 사용자를 속이려 하므로, 파일 시그니처를 활용하여 파일 유형을 정확히 구분하는 것이 필수적입니다.

파일 시그니처의 정의

파일 시그니처는 파일의 헤더에 있는 바이트들의 특정한 배열을 의미합니다. 이것은 파일이 실제로 어떤 형식인지 식별할 수 있는 기준이 됩니다. 따라서, 파일 확장자에 의존하지 않고도 파일의 본질을 알 수 있는 방법이죠.

“파일 시그니처는 파일을 지나치게 잘 분석하는 단서가 되어 주며, 항상 중요한 역할을 합니다.”

헥사 편집기를 통한 식별

파일 시그니처를 수작업으로 찾아내는 방법 중 하나는 헥사 편집기를 사용하는 것입니다. 헥사 편집기는 각 바이트를 관찰할 수 있는 도구로, 파일의 내용을 분석하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어, 리눅스에서는 xxd 명령어를 통해 헥사 덤프를 생성할 수 있습니다. 아래는 헥사 편집기를 통해 파일 시그니처를 식별하는 과정을 요약한 표입니다:

파이썬 활용법

파이썬에서도 파일 유형을 판별하는 방법이 있습니다. python-magic 모듈을 이용하면 파일의 형식을 쉽게 식별할 수 있습니다. 이 모듈은 파일의 내용을 기반으로 파일 형식을 알아내는 데 도움을 줍니다. 다음은 기본적인 사용법입니다:

1. python-magic 라이브러리를 설치합니다.
2. 간단한 스크립트를 작성하여 파일 형식을 확인합니다.

파일의 확장자가 변경되었더라도, python-magic를 사용하면 정확한 파일 유형을 구분할 수 있습니다. 예를 들어, .exe 파일의 확장자를 .doc.exe로 변경해도 원본 파일의 형식을 확인할 수 있습니다.

이러한 과정을 통해 파일의 진짜 성격을 파악하고, 더 나아가 악성코드 분석에 필요한 초석을 다질 수 있습니다. 이와 같은 파일 식별 기술들은 악성코드 분석에 있어 필수적입니다.

악성코드 식별 방법

악성코드를 신속하고 정확하게 식별하는 것은 사이버 보안의 중요한 영역입니다. 아래의 방법들을 통해 악성코드를 효과적으로 분석할 수 있습니다.

암호 해시 생성

암호 해시 생성은 악성코드의 식별에 있어 핵심적인 단계입니다. 이를 통해 각 파일의 유일한 식별자를 생성하고 기존 데이터베이스와의 비교를 가능하게 합니다. 다음과 같은 해시 알고리즘들이 자주 사용됩니다:

• MD5
• SHA-1
• SHA-256

이 알고리즘을 이용하면 의심스러운 바이너리의 내용에 기반하여 암호 해시를 생성할 수 있습니다. 이렇게 생성된 해시는 다른 샘플들과의 비교에 유용하며, 이전에 보고된 악성코드와의 유사성을 확인하는 데 사용됩니다.

“파일의 내용이 같다면 생성되는 암호 해시도 동일해야 한다.”

도구를 이용한 암호 해시 생성

리눅스에서는 md5sum, sha1sum, sha256sum 등의 도구를 사용할 수 있으며, 윈도우에서는 다양한 파일 해시 생성 도구가 존재합니다. 또한, 파이썬의 hashlib 모듈을 통해서도 손쉽게 해시 값을 생성할 수 있습니다.

다중 백신 스캐닝 활용

다중 백신 스캐닝 기법은 샘플이 악성인지 여부를 판단하기 위해 여러 백신 엔진을 동시에 사용하는 방법입니다. 이 방법을 통해 의심스러운 파일에 대한 보다 넓은 시각의 평가를 할 수 있습니다.

바이러스토털을 이용한 의심 바이너리 스캐닝

바이러스토털(VirusTotal)은 웹 기반의 악성코드 스캐닝 서비스로, 의심스러운 파일을 업로드하면 다양한 백신 스캐너로 스캔하여 결과를 제공합니다. 이 서비스의 장점은 다음과 같습니다:

이러한 여러 백신 엔진을 활용하여 보다 신뢰성 있는 결과를 도출할 수 있습니다.

바이러스토털의 장점

바이러스토털은 단순히 악성코드를 스캔하는 것 이상으로, 다양한 데이터 집합을 통해 추가적인 정보와 분석을 제공합니다. 이로 인해 보안 전문가들은 파일 업로드 후, 해당 파일이 과거에 악성으로 분류된 이력이 있는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 또한, 바이러스토털의 공개 API를 활용하면 자동화된 스캐닝 및 보고서를 작성하는 작업도 가능합니다.

이러한 방법들은 악성코드의 신속한 식별과 분석을 가능하게 하며, 사이버 공격으로부터 시스템을 보다 안전하게 보호하는 데 큰 도움이 됩니다. 정확한 분석을 통해 보다 안전한 디지털 환경을 구축하는 것이 중요합니다.

문자열 추출기법

문자열 추출은 악성코드 분석 과정에서 매우 유용한 기법으로, 의심스러운 파일에서 중요한 정보를 찾아내는 데 큰 역할을 합니다. 이 과정에서 사용할 수 있는 몇 가지 도구와 기법을 소개하겠습니다.

strings 유틸리티 사용

리눅스 환경에서 문자열 추출을 위해 가장 많이 사용되는 도구는 strings 유틸리티입니다. 이 도구는 바이너리 파일 내에서 출력 가능한 ASCII 및 유니코드 문자열을 추출하는 기능을 제공합니다. 일반적으로 strings 명령어는 최소 4문자 이상의 문자열을 검색하여 출력합니다.

이러한 옵션을 활용하면, 바이너리 파일에서 유용한 정보뿐만 아니라 악성코드의 패턴을 진단하는 데 필요한 문자열을 효과적으로 획득할 수 있습니다. 유용한 데이터의 수집은 분석의 첫 걸음입니다.

“문자열 추출은 프로그램 기능과 의심 바이너리 관련 지표에 대한 단서를 제공합니다.”

난독화 문자열 분석

악성코드 작성자는 난독화 기술을 통해 자신의 코드를 숨기고 탐지를 회피하려고 합니다. 이런 난독화된 문자열을 분석하기 위해서는 floss(FireEye Labs Obfuscated String Solver) 도구가 유용합니다. 이 도구는 난독화된 문자열을 자동으로 추출하고 식별할 수 있도록 설계되었습니다. FLOSS는 보안 연구자에게 많은 도움을 주며, 피해를 최소화할 수 있는 정보를 제공합니다.

난독화된 문자열을 올바르게 분석하는 것은 악성코드의 실체를 이해하는 데 필수적입니다. 특히, 문자열이 중요한 공격 벡터를 포함하고 있을 가능성이 크기 때문에 주의 깊은 접근이 필요합니다.

floss 도구의 활용

FLOSS는 난독화된 문자열 분석을 위해 특별히 설계된 도구로, 악성코드의 탐지 회피 기법을 파악하는 데 효과적입니다. 이 도구를 사용하면, 일반적인 문자열 추출 도구로는 얻기 어려운 인사이트를 제공받을 수 있습니다. 예를 들어, 공격자가 사용한 난독화 기법을 역으로 해석함으로써, 그들의 활동 패턴을 이해할 수 있게 됩니다.

이러한 기능은 효율적인 악성코드 분석에 기여하며, 보안 연구자에게 실질적인 이점을 제공합니다. FLOSS를 통해 불명확한 문자열을 명확하게 disassemble하고, 공격자가 의도한 기능을 파악할 수 있도록 도움을 줄 것입니다.

문자열 추출 기법은 악성코드 분석에서의 필수적인 기법입니다. 그래서, 이를 잘 활용하는 것이 곧 효과적인 분석의 시작점이 됩니다.

파일 난독화 탐지 방법

파일 난독화는 악성코드가 자신을 숨기거나 분석을 어렵게 만들기 위해 사용하는 중요한 기법입니다. 이를 탐지하기 위해 여러 방법들이 존재하는데, 아래 섹션에서는 패커와 크립터에 대해 설명하고, exeinfo pe를 이용한 난독화 탐지 및 파일 의존성 조사에 대해 다루겠습니다.

패커와 크립터

패커와 크립터는 많은 악성코드에서 사용되는 난독화 기술입니다.

• 패커는 실행 파일을 입력으로 받아 그 내용을 압축하여 난독화하는 프로그램입니다. 주로 파일 크기를 줄이거나 분석을 어렵게 하려는 목적이 있습니다.
• 반면에, 크립터는 패커와 유사하나, 실행 파일의 내용을 압축하는 대신 암호화를 사용하여 데이터를 숨깁니다.

“악성코드는 패커와 크립터를 통해 보안 연구자나 분석가의 탐지 및 분석을 회피할 수 있는 방법을 찾고 있다.”

exeinfo pe로 난독화 탐지

Windows 플랫폼에서 exeinfo pe와 같은 도구를 활용하여 파일의 난독화를 탐지할 수 있습니다. 이 도구는 악성코드 샘플의 패커 또는 크립터를 식별하고, 해당 파일이 정상적인 실행 파일인지 여부를 확인하는 데 유용합니다. 패킹된 파일이 발견된 경우, 해당 파일은 악성코드일 가능성이 높습니다. exeinfo pe는 사용하기 간단하며 무료로 제공되기 때문에 많은 보안 전문가들이 선호하는 도구 중 하나입니다.

파일 의존성 조사

파일 의존성을 조사하는 것은 악성코드의 기능과 동작을 이해하는 데 도움을 줍니다. Windows 실행 파일은 특정 라이브러리 및 API에 의존하는데, 이 정보는 PE(Portable Executable) 파일의 임포트 테이블에 저장됩니다.

의존성을 조사함으로써, 악성코드가 어떤 기능을 사용하는지, 즉 악성 행위의 표적을 확인할 수 있습니다. 이렇게 확인된 API 호출은 악성코드가 실질적으로 수행할 수 있는 작업을 파악하는 데 중요한 단서가 됩니다.

악성코드 분석에 있어서, 파일 의존성과 임포트 조사를 통해 파일이 어떤 외부 요소와 상호작용하는지를 구체적으로 알 수 있습니다. 이상 식별은 추후 분석 진행 시 큰 도움이 되며, 공격자의 동기와 타겟을 명확히 하는 데 기여합니다.

이러한 도구 및 기법들을 활용하면 파일 난독화를 효과적으로 탐지하고, 의심스러운 활동을 보다 깊이 이해할 수 있습니다.

악성코드 비교와 분류

악성코드를 비교하고 분류하는 과정은 사이버 보안의 중요한 구성 요소로, 다양한 기술과 도구를 활용하여 의심스러운 파일을 효과적으로 분석할 수 있습니다. 이 섹션에서는 퍼지 해싱, 임포트와 섹션 해싱, 그리고 YARA 도구 활용에 대해 다루어 보겠습니다.

퍼지 해싱 설명

퍼지 해싱(fuzzy hashing)은 파일 간의 유사성을 비교하는 강력한 방법입니다. 이 기술은 ssdeep이라는 도구를 사용하여 악성코드 샘플의 퍼지 해시를 생성하고, 샘플 간의 유사성 비율을 정확하게 파악할 수 있도록 도와줍니다.

“퍼지 해싱을 활용하면 동일한 악성코드군 또는 동일한 공격자 그룹에 속하는 샘플을 식별할 수 있습니다.”

리눅스 가상 머신에서 ssdeep을 설치한 후, 간단한 명령어를 실행함으로써 샘플의 퍼지 해시를 확인할 수 있습니다. 이 방법을 통해 악성코드의 유사성을 비교하고, 해당 파일의 심각성을 평가하는 데 필요한 정보를 얻을 수 있습니다.

임포트와 섹션 해싱

임포트 해싱(import hashing)은 악성코드 샘플의 라이브러리 및 호출 함수의 순서를 바탕으로 해시 값을 계산하는 기술입니다. 이를 통해 동일한 소스에서 컴파일된 파일들이 동일한 임포트 해시 값을 가질 가능성이 높습니다.

임포트 해싱

Pestudio를 사용하여 실행 파일을 로드하면 imphash를 생성할 수 있습니다. 또한, 파이썬의 pefile 모듈을 사용해서도 imphash를 생성할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 정보를 통해 특정 악성코드의 출처를 추적하는 데 유용합니다.

섹션 해싱

섹션 해싱(section hashing)도 유사하게 작용하며, 각각의 실행 파일에 포함된 섹션(.text, .data, .rdata 등)의 MD5 해시를 계산합니다. 이를 통해 관련 샘플을 식별하여 악성코드의 패턴을 보다 쉽게 파악할 수 있습니다.

YARA 도구 활용

YARA는 강력한 악성코드 식별 및 분류 도구로, 악성코드 샘플의 텍스트나 바이너리 정보를 기반으로 규칙을 생성할 수 있습니다. YARA 규칙은 문자열과 부울 표현식의 집합으로 구성되어, 이를 통해 파일 스캐닝 시 특정 패턴을 감지할 수 있습니다.

YARA 규칙의 구성 요소는 다음과 같습니다:

• 규칙 식별자: 규칙을 설명하는 이름으로, 유일해야 하며 대소문자를 구분합니다.
• 문자열 정의: 규칙의 일부로 포함될 문자열을 정의합니다.
• 조건 섹션: 규칙의 로직이 위치하며, 규칙이 일치하거나 일치하지 않는 조건을 지정합니다.

정립된 YARA 규칙을 사용하면 알려진 샘플의 저장소에서 동일한 특성을 가진 샘플을 효과적으로 식별하고 분류할 수 있습니다. 이 과정을 통해 사이버 보안 분석의 신뢰성을 높일 수 있습니다.

이와 같은 기술들은 악성코드를 효과적으로 분석하고 분류하는 데 있어 필수적인 도구들로, 각 기술의 조합을 통해 더욱 깊이 있는 분석이 가능해집니다.

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