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악성코드 분석가들은 다양한 경로로 배포되는 악성코드를 분석하고 대응하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 악성코드 개발자들은 분석을 회피하기 위해 다양한 시도를 하고 있다. 대표적인 방법으로는 패킹과 난독화 기법 등이 있다. 기존 연구들은 일반적인 프로그램 언패킹 방법을 제안했으나, 최근의 패커들이 사용하는 OEP 난독화나 API 난독화 기법 등에 대한 대응이 부족하여, 언패킹 과정에서 실패하는 경우가 있다. 본 논문에서는 다양한 패커들이 사용하는 OEP 및 API 난독화 기법을 분석하고, 이를 자동으로 역난독화하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 패킹된 프로그램의 메모리를 덤프하여 OEP와 API 난독화에 사용되는 트램폴린 코드를 탐지한다. 이후 트램폴린 코드의 패턴을 분석하여 난독화된 정보를 탐지하고, 언패킹된 프로그램으로 재구성한다. 실험 결과, 제안 시스템이 다양한 패커에 의해 OEP와 API 난독화 기법이 적용된 프로그램을 효과적으로 역난독화할 수 있음을 확인하였다.

Malware analysts work diligently to analyze and counteract malware, while developers persistently devise evasion tactics, notably through packing and obfuscation techniques. Although previous works have proposed general unpacking approaches, they inadequately address techniques like OEP obfuscation and API obfuscation employed by modern packers, leading to occasional failures during the unpacking process. This paper examines the OEP and API obfuscation techniques utilized by various packers and introduces a system designed to automatically de-obfuscate them. The system analyzes the memory of packed programs, detects trampoline codes, and identifies obfuscated information, for program reconstruction. Experimental results demonstrate the effectiveness of our system in de-obfuscating programs that have undergone OEP and API obfuscation techniques.

Protecting data and applications from malware and other forms of malicious code has assumed a great relevance in the current era of pervasive web-based applications. Attackers often use code obfuscation to hide harmful programs from automatic detection. Several researchers have proposed methods to classify an unknown program as malicious or benign; however, little work has been done to identify obfuscated code. A promising approach to detect obfuscated code consists of using a set of metrics, collected by static analysis, to classify a program. In this paper we present an empirical evaluation of three text-based metrics to identify obfuscated code. Our experiment shows that the effectiveness of these metrics depends on the obfuscators: there are cases in which the metrics allow the proliferation of false positives (i.e., misclassification of clear code as obfuscated code), which is bothering but not dangerous, and cases where false negatives (i.e. misclassification of obfuscated as clear code) proliferate, which is definitely more dangerous. Based on our experiment, we propose a combination of these three metrics and show how this combination outperforms the individual metrics.

악성코드 유포를 위해 가장 많이 사용되는 Drive-by-download 공격에는 주로 자바스크립트가 사용되며, 공격자는 탐지 시스템의 우회하고 행위 분석을 어렵게 하기 위해 공격에 사용되는 스크립트를 난독화 한다. 난독화 된 자바스크립트를 탐지하기 위한 여러 기존의 연구들이 있었지만 최소한의 코드가 난독화 되어 있거나 정상 코드와 혼재할 경우 난독화 여부를 판단하기 어려운 한계가 있다. 본 논문에서는 난독화 된 자바 스크립트를 효과적으로 탐지하기 위해 전체 스크립트를 실행 단위 코드로 나눠 분석에 필요한 특징을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다.