악성코드 탐지: 정적 분석 기법 심층 분석

악성코드(Malware)는 개인, 조직 및 정부에 심각한 위협을 제기합니다. 중요 데이터를 잠그는 랜섬웨어부터 민감한 정보를 훔치는 스파이웨어까지, 악성코드의 영향은 파괴적일 수 있습니다. 효과적인 악성코드 탐지는 디지털 자산을 보호하고 안전한 온라인 환경을 유지하는 데 매우 중요합니다. 악성코드 탐지의 주요 접근 방식 중 하나는 정적 분석으로, 프로그램을 실행하지 않고 코드 또는 구조를 검사하는 기법입니다. 이 기사에서는 다양한 기법, 도구, 장점 및 제한 사항을 탐구하여 정적 분석의 복잡성을 자세히 살펴봅니다.

정적 분석 이해

악성코드 탐지 맥락에서 정적 분석은 프로그램을 실행하지 않고 코드 또는 구조를 검사하는 프로세스를 의미합니다. 이 접근 방식을 통해 분석가는 악성코드가 손상을 일으키기 전에 잠재적으로 악의적인 특성 및 동작을 식별할 수 있습니다. 이는 의심스러운 소프트웨어에 대한 조기 경고를 제공할 수 있는 사전 예방적 방어 메커니즘입니다.

동작을 관찰하기 위해 제어된 환경(예: 샌드박스)에서 프로그램을 실행하는 동적 분석과 달리 정적 분석은 프로그램의 고유한 속성에 중점을 둡니다. 여기에는 코드 자체(소스 코드 또는 디스어셈블된 명령어), 메타데이터(헤더, 파일 크기, 타임스탬프) 및 구조적 요소(제어 흐름 그래프, 데이터 종속성)와 같은 측면이 포함됩니다. 이러한 기능을 분석함으로써 분석가는 프로그램의 목적, 기능 및 잠재적인 악성 의도에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

정적 분석 기법은 플랫폼이나 운영 체제에 관계없이 모든 소프트웨어에 적용할 수 있기 때문에 특히 유용합니다. 또한 런타임 환경을 설정하고 유지 관리하는 오버헤드가 필요하지 않으므로 동적 분석보다 빠른 경우가 많습니다. 또한 정적 분석은 프로그램의 내부 작동에 대한 자세한 정보를 제공할 수 있으며, 이는 리버스 엔지니어링 및 사고 대응 노력에 매우 중요할 수 있습니다.

주요 정적 분석 기법

악성코드 탐지를 위한 정적 분석에는 여러 가지 기법이 일반적으로 사용됩니다. 각 기법은 프로그램의 특성에 대한 고유한 통찰력을 제공하며 여러 기법을 결합하면 가장 포괄적인 결과를 얻을 수 있습니다.

1. 코드 디스어셈블 및 디컴파일

코드 디스어셈블은 컴퓨터 프로세서가 실행하는 저수준 명령어인 기계 코드를 어셈블리 코드로 변환하는 프로세스입니다. 어셈블리 코드는 기계 코드를 사람이 읽을 수 있는 형태로 표현하여 프로그램의 기본 작업을 더 쉽게 이해할 수 있도록 합니다. 디스어셈블은 프로그램의 명령어를 명확하게 볼 수 있기 때문에 정적 분석의 첫 번째 단계인 경우가 많습니다.

코드 디컴파일은 어셈블리 코드 또는 기계 코드를 C 또는 C++와 같은 고급 언어로 변환하려는 시도를 통해 한 단계 더 나아갑니다. 디컴파일은 디스어셈블보다 복잡하고 원래 소스 코드를 완벽하게 재구성하지는 않지만, 특히 어셈블리 언어 전문가가 아닌 분석가에게는 프로그램 논리를 더 잘 이해할 수 있도록 표현할 수 있습니다. IDA Pro 및 Ghidra와 같은 도구는 일반적으로 디스어셈블 및 디컴파일에 사용됩니다.

예: 의심스러운 프로그램의 디스어셈블된 코드 스니펫을 분석하면 다른 프로그램을 시작하기 위한 `CreateProcess` 또는 Windows 레지스트리를 수정하기 위한 `RegCreateKeyEx`와 같이 악의적인 활동으로 알려진 시스템 API에 대한 호출이 나타날 수 있습니다. 이렇게 하면 위험 신호가 발생하고 추가 조사가 필요합니다.

2. 문자열 분석

문자열 분석은 프로그램 코드 내에 포함된 문자열(텍스트 데이터)을 검사하는 것을 포함합니다. 악성코드 작성자는 종종 네트워크 주소(URL, IP 주소), 파일 경로, 레지스트리 키, 오류 메시지 및 암호화 키와 같은 프로그램의 기능에 대한 단서를 제공하는 문자열을 포함합니다. 이러한 문자열을 식별함으로써 분석가는 종종 악성코드의 동작에 대한 중요한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

문자열 분석은 간단한 텍스트 편집기 또는 전문 도구를 사용하여 수행할 수 있습니다. 분석가는 종종 문자열 내에서 특정 키워드 또는 패턴을 검색하여 잠재적인 침해 지표(IOC)를 식별합니다. 예를 들어 "password" 또는 "encryption"에 대한 검색은 중요한 정보나 의심스러운 활동을 나타낼 수 있습니다.

예: 랜섬웨어 샘플의 문자열 분석은 명령 및 제어(C&C) 서버와 통신하는 데 사용되는 하드 코딩된 URL 또는 사용자 데이터를 암호화하는 데 사용되는 파일 경로를 찾을 수 있습니다. 이 정보는 C&C 서버로의 네트워크 트래픽을 차단하거나 랜섬웨어의 영향을 받는 파일을 식별하는 데 사용할 수 있습니다.

3. 제어 흐름 그래프(CFG) 분석

제어 흐름 그래프(CFG) 분석은 프로그램 내의 실행 경로를 시각적으로 나타내는 기법입니다. CFG는 각 노드가 코드의 기본 블록(순차적으로 실행되는 명령어 시퀀스)을 나타내고 각 에지가 한 기본 블록에서 다른 기본 블록으로의 가능한 전환을 나타내는 방향 그래프입니다. CFG를 분석하면 악의적인 동작을 나타낼 수 있는 루프, 조건 분기 및 함수 호출과 같은 의심스러운 코드 패턴을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

분석가는 CFG를 사용하여 프로그램의 전체 구조를 이해하고 악의적일 가능성이 있는 코드 섹션을 식별할 수 있습니다. 예를 들어 복잡하거나 비정상적인 제어 흐름 패턴은 난독화 기법 또는 악성 논리의 존재를 암시할 수 있습니다. IDA Pro 및 Binary Ninja와 같은 도구는 CFG를 생성할 수 있습니다.

예: 악성코드 샘플의 CFG는 프로그램을 분석하기 어렵게 설계된 심하게 중첩된 조건문 또는 루프의 존재를 나타낼 수 있습니다. 또한 CFG는 특정 악성 활동이 발생하는 위치를 나타내는 다른 코드 섹션 간의 상호 작용을 강조 표시할 수 있습니다. 이 정보는 런타임 시 코드가 작동하는 방식에 대한 통찰력을 제공합니다.

4. API 호출 분석

API 호출 분석은 프로그램에서 이루어진 응용 프로그래밍 인터페이스(API) 호출을 식별하고 분석하는 데 중점을 둡니다. API는 프로그램이 운영 체제 및 기타 소프트웨어 구성 요소와 상호 작용할 수 있도록 하는 함수 및 프로시저 집합입니다. 프로그램에서 이루어진 API 호출을 검사함으로써 분석가는 의도된 기능과 잠재적인 악성 동작에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

악성코드는 종종 특정 API를 사용하여 파일 조작, 네트워크 통신, 시스템 수정 및 프로세스 생성과 같은 악성 활동을 수행합니다. 이러한 API 호출을 식별하고 분석함으로써 분석가는 프로그램이 의심스러운 동작을 보이는지 여부를 확인할 수 있습니다. 도구를 사용하여 추가 분석을 위해 API 호출을 추출하고 분류할 수 있습니다. 예를 들어 프로그램은 종종 파일 조작을 위해 `CreateFile`, `ReadFile`, `WriteFile` 및 `DeleteFile`과 같은 API를 활용하고 네트워크 통신을 위해 `connect`, `send` 및 `recv`와 같은 네트워킹 API를 활용합니다.

예: `InternetConnect`, `HttpOpenRequest` 및 `HttpSendRequest`에 대한 호출을 자주 수행하는 프로그램은 원격 서버와 통신하려고 시도할 수 있으며, 이는 데이터 유출 또는 명령 및 제어 통신과 같은 악성 활동을 나타낼 수 있습니다. 이러한 API 호출에 전달된 매개 변수(예: 전송되는 URL 및 데이터)를 검사하면 훨씬 더 자세한 정보를 얻을 수 있습니다.

5. 패커 및 난독화 탐지

패커 및 난독화 기법은 악성코드 작성자가 코드를 분석하기 어렵게 만들고 탐지를 회피하기 위해 자주 사용합니다. 패커는 프로그램의 코드를 압축하거나 암호화하는 반면, 난독화 기법은 동작을 변경하지 않고 이해하기 어렵게 만들기 위해 코드를 수정합니다. 정적 분석 도구 및 기법을 사용하여 패커 및 난독화의 존재를 탐지할 수 있습니다.

패커는 일반적으로 실행 가능한 코드를 압축하여 더 작고 분석하기 어렵게 만듭니다. 난독화 기법에는 코드 스크램블링, 제어 흐름 평탄화, 데드 코드 삽입 및 문자열 암호화가 포함될 수 있습니다. 정적 분석 도구는 프로그램의 코드 구조, 문자열 사용량 및 API 호출을 분석하여 이러한 기법을 식별할 수 있습니다. 비정상적인 코드 패턴, 암호화된 문자열 또는 짧은 코드 공간에서 많은 수의 API 호출의 존재는 패커 또는 난독화가 사용 중임을 암시할 수 있습니다.

예: 압축되거나 암호화된 많은 양의 코드를 압축 해제한 다음 실행하는 소량의 코드가 포함된 프로그램은 패킹된 실행 파일의 고전적인 예입니다. 문자열 분석은 런타임 시 나중에 해독되는 암호화된 문자열을 나타낼 수 있습니다.

6. 휴리스틱 분석

휴리스틱 분석은 알려진 악성 동작을 기반으로 하는 규칙 또는 서명을 사용하여 잠재적으로 악성 코드를 식별하는 것을 포함합니다. 이러한 규칙 또는 서명은 API 호출 시퀀스, 문자열 패턴 및 코드 구조와 같은 다양한 특성을 기반으로 할 수 있습니다. 휴리스틱 분석은 탐지율을 높이기 위해 다른 정적 분석 기법과 함께 사용되는 경우가 많습니다.

휴리스틱 규칙은 보안 연구원이 수동으로 개발하거나 기계 학습 알고리즘에 의해 자동으로 개발할 수 있습니다. 그런 다음 이러한 규칙은 잠재적인 위협을 식별하기 위해 프로그램의 코드에 적용됩니다. 휴리스틱 분석은 이전에 본 적이 없더라도 의심스러운 동작을 식별할 수 있으므로 새로운 또는 알려지지 않은 악성코드 변종을 탐지하는 데 자주 사용됩니다. YARA(Yet Another Rule Engine)와 같은 도구는 휴리스틱 규칙을 만들고 적용하는 데 일반적으로 사용됩니다. 예를 들어 YARA 규칙은 파일 암호화 또는 레지스트리 수정과 관련된 특정 API 호출 시퀀스를 검색하거나 특정 악성코드 패밀리와 관련된 특정 문자열을 식별할 수 있습니다.

예: 휴리스틱 규칙은 `VirtualAlloc`, `WriteProcessMemory` 및 `CreateRemoteThread` API를 자주 사용하는 프로그램을 플래그할 수 있습니다. 이 시퀀스는 종종 악성코드가 다른 프로세스에 코드를 삽입하는 데 사용되기 때문입니다. 동일한 방법으로 특정 파일 확장자(예: .exe, .dll)를 포함하는 문자열에 적용하여 잠재적인 악성코드를 식별할 수 있습니다.

정적 분석 도구

정적 분석을 지원하는 여러 도구를 사용할 수 있습니다. 이러한 도구는 분석 프로세스의 다양한 측면을 자동화하여 보다 효율적이고 효과적으로 만들 수 있습니다.

• 디스어셈블러/디컴파일러: IDA Pro, Ghidra 및 Binary Ninja와 같은 도구는 코드를 디스어셈블하고 디컴파일하는 데 필수적입니다. 분석가가 프로그램의 명령어를 보고 저수준 작업을 이해할 수 있도록 합니다.
• 디버거: 주로 동적 분석에 사용되지만 x64dbg와 같은 디버거는 동적 분석의 모든 이점을 제공하지는 않지만 프로그램의 코드와 데이터를 검사하기 위해 정적 컨텍스트에서 사용할 수 있습니다.
• 문자열 분석 도구: 문자열(표준 Unix/Linux 유틸리티) 및 특수 스크립트와 같은 도구를 사용하여 프로그램 코드 내에서 문자열을 추출하고 분석할 수 있습니다.
• 헥스 편집기: HxD 또는 010 Editor와 같은 헥스 편집기는 프로그램의 이진 데이터에 대한 저수준 보기를 제공하여 분석가가 코드와 데이터를 자세히 검사할 수 있도록 합니다.
• YARA: YARA는 코드 패턴, 문자열 및 기타 특성을 기반으로 악성코드를 식별하기 위해 휴리스틱 규칙을 만들고 적용하는 강력한 도구입니다.
• PEview: PEview는 Windows의 표준 실행 파일 형식인 Portable Executable(PE) 파일의 구조를 검사하는 도구입니다.

정적 분석의 장점

정적 분석은 동적 분석에 비해 여러 가지 장점이 있습니다.

• 조기 탐지: 정적 분석은 악성코드가 실행되기 전에 잠재적인 위협을 식별하여 손상이 발생하지 않도록 방지할 수 있습니다.
• 실행 불필요: 정적 분석은 프로그램을 실행하지 않으므로 안전하고 분석가나 시스템을 위험에 노출시키지 않습니다.
• 포괄적인 정보: 정적 분석은 프로그램의 내부 작동에 대한 자세한 정보를 제공할 수 있으며, 이는 리버스 엔지니어링 및 사고 대응에 매우 중요합니다.
• 확장성: 정적 분석은 자동화되어 많은 수의 파일에 적용할 수 있으므로 대량의 데이터를 분석하는 데 적합합니다.

정적 분석의 한계

장점에도 불구하고 정적 분석에는 한계도 있습니다.

• 코드 난독화: 악성코드 작성자는 코드를 분석하기 어렵게 만들기 위해 난독화 기법을 사용하는 경우가 많으며, 이는 정적 분석 노력을 방해할 수 있습니다.
• 분석 방지 기법: 악성코드는 정적 분석 도구를 탐지하고 무력화하도록 설계된 분석 방지 기법을 포함할 수 있습니다.
• 컨텍스트 종속성: 일부 악성코드 동작은 컨텍스트 종속적이며 실행 환경에서 프로그램을 관찰해야만 이해할 수 있습니다.
• 오탐: 정적 분석은 때때로 무해한 프로그램이 악성코드로 잘못 식별되는 오탐을 생성할 수 있습니다.
• 시간 소모적: 정적 분석은 특히 복잡한 프로그램의 경우나 심하게 난독화된 코드를 다룰 때 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.

효과적인 정적 분석을 위한 모범 사례

정적 분석의 효과를 극대화하려면 다음 모범 사례를 고려하십시오.

• 기법 조합 사용: 프로그램의 동작에 대한 포괄적인 이해를 얻기 위해 여러 정적 분석 기법을 결합합니다.
• 분석 자동화: 자동화된 도구와 스크립트를 사용하여 분석 프로세스를 간소화하고 많은 수의 파일을 분석합니다.
• 최신 정보 유지: 최신 악성코드 추세 및 분석 기법에 대한 최신 도구와 지식을 유지합니다.
• 결과 문서화: 사용된 기법, 얻은 결과 및 도달한 결론을 포함하여 결과를 철저히 문서화합니다.
• 샌드박스 사용: 프로그램의 동작이 완전히 명확하지 않은 경우 샌드박스 환경에서 동적 분석을 사용하여 런타임 동작을 관찰하고 정적 분석 결과를 보완합니다.
• 여러 도구로 분석: 여러 도구를 사용하여 결과를 교차 검증하고 정확성을 확인합니다.

정적 분석의 미래

정적 분석은 진화하는 분야이며 새로운 기법과 기술이 지속적으로 개발되고 있습니다. 머신 러닝과 인공 지능(AI)의 통합은 유망한 분야 중 하나입니다. AI 기반 도구는 코드 패턴 식별, 악성코드 패밀리 분류, 미래 위협 예측과 같은 정적 분석의 많은 측면을 자동화할 수 있습니다. 추가적인 발전은 고도로 난독화된 악성코드의 탐지를 개선하고 분석 속도와 효율성을 향상시키는 데 중점을 둘 것입니다.

결론

정적 분석은 포괄적인 악성코드 탐지 전략의 중요한 구성 요소입니다. 사이버 보안 전문가와 매니아는 정적 분석의 기법, 도구, 장점 및 제한 사항을 이해함으로써 악성 소프트웨어로 인한 위험을 효과적으로 식별하고 완화할 수 있습니다. 악성코드가 계속 진화함에 따라 디지털 자산을 보호하고 전 세계적으로 안전한 온라인 환경을 보장하려면 정적 분석 기법을 숙달하는 것이 중요합니다. 제시된 정보는 악성코드와의 싸움에서 정적 분석 기법을 이해하고 활용하기 위한 견고한 기반을 제공합니다. 끊임없는 학습과 적응은 끊임없이 변화하는 이 환경에서 매우 중요합니다.