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연구 주제: Lua 스크립트 악성코드 분석을 위한 N-gram 기반 패턴 추출 및 Transformer 모델 적용

EYEN 2025. 2. 7. 18:13

1. 연구 필요성

Lua는 IoT 장치 및 모바일 애플리케이션에서 많이 사용되는 스크립트 언어입니다. 그럼에도 불구하고 Lua 스크립트는 보안 분야에서 상대적으로 적은 연구가 진행되어 왔습니다. 하지만 최근 IoT 및 기타 장치에서 Lua를 악성 코드에 사용하는 사례가 증가하면서 이를 분석하는 것이 중요해졌습니다.

  • Lua 악성코드 증가: Lua는 IoT 장치에서 시스템의 설정을 자동화하거나 게임에서 서버 사이드 스크립팅으로 사용되기 때문에, 악성 공격자들이 이를 악용하여 봇넷 구축이나 원격 제어 등의 악성 행위를 일으킬 수 있습니다.
  • 분석의 어려움: Lua 악성코드의 특성상 매우 동적이고 해석적인 구조를 가지며, 이를 효과적으로 분석하는 도구나 기술이 부족합니다.
  • 패턴 추출 및 분류의 중요성: Lua 악성코드를 분석할 때 중요한 점은 패턴을 추출하고 이를 통해 악성 행위를 탐지하는 것입니다. 패턴 기반 분석을 통해 의심스러운 행동을 효과적으로 식별할 수 있습니다.
  • N-gram과 Transformer 모델의 장점: N-gram은 문자열이나 명령어 시퀀스에서 자주 발생하는 패턴을 추출할 수 있는 강력한 도구입니다. 트랜스포머(Transformer) 모델은 **자연어 처리(NLP)**에서 강력한 성능을 보이며, 시퀀스 데이터를 효과적으로 학습하고 악성코드 패턴을 자동으로 탐지할 수 있습니다. 이를 Lua 악성코드 분석에 적용하는 것은 큰 잠재력을 가지고 있습니다.

2. 연구 의미

  • 악성 코드 탐지 혁신: Lua 스크립트를 악성 코드로 사용하는 방법은 기존에 잘 알려져 있지 않으며, 이 연구는 새로운 공격 기법에 대한 인식을 높이고, 효과적인 탐지 방법을 제시할 수 있습니다.
  • 자동화된 악성 코드 분석: 기존의 Lua 악성 코드 분석은 대부분 수동적이었지만, N-gram과 트랜스포머 모델을 활용하면 자동화된 분석을 통해 더 빠르고 정확한 탐지가 가능하게 됩니다.
  • IoT 및 모바일 보안 향상: 연구 결과는 IoT 기기나 모바일 애플리케이션에서 Lua 악성코드를 효과적으로 탐지하는 데 기여할 수 있습니다. 이는 시스템 보안 강화와 함께 새로운 보안 위협에 대한 대응 능력을 개선할 수 있습니다.
  • 모델 성능 비교: 트랜스포머 모델과 전통적인 패턴 매칭 기법(N-gram)을 비교함으로써 각 기법의 장단점을 분석하고, 실용적인 보안 도구 개발에 기여할 수 있습니다.

3. 연구 방법 및 절차

1. 데이터 수집

  • Lua 악성코드 샘플: 먼저, 다양한 Lua 스크립트 악성 코드 샘플을 수집해야 합니다. 이는 공개된 악성 코드 샘플 또는 실험적으로 생성된 악성 코드 샘플을 포함할 수 있습니다.
  • 정상 코드 샘플: 정상적인 Lua 스크립트도 함께 수집하여 악성 코드와 비교할 수 있도록 합니다.

2. 전처리 및 패턴 추출 (N-gram 기법)

  • N-gram 기반 패턴 추출: Lua 코드의 문자열 시퀀스를 N-gram(주로 2-gram 또는 3-gram)을 사용하여 분석합니다. 이를 통해 악성 코드에서 반복적으로 나타나는 패턴을 추출합니다.
    • 예를 들어, os.execute, io.popen 등의 함수가 자주 등장하는 패턴은 시스템 명령 실행과 관련된 악성 코드의 패턴일 수 있습니다.
  • 정규 표현식 활용: 코드에서 특정 함수 호출 패턴이나 의심스러운 코드 구조를 정규 표현식으로 추출하여 N-gram 모델에 입력할 수 있습니다.

3. Transformer 모델 학습

  • 훈련 데이터 준비: N-gram 기법으로 추출한 패턴을 시퀀스 데이터로 변환하여 트랜스포머 모델의 학습 데이터를 준비합니다.
    • 정상적인 코드와 악성 코드를 분리하여 라벨링합니다. 예를 들어, 악성 코드에 포함된 N-gram 패턴은 ‘악성’으로, 정상 코드는 ‘정상’으로 분류합니다.
  • 모델 선택 및 학습: 텍스트 기반의 시퀀스 모델로 Transformer 또는 BERT와 같은 모델을 선택하고 학습시킵니다. Transformer 모델은 시퀀스 데이터를 처리하는 데 뛰어난 능력을 가지며, 다양한 악성 코드 패턴을 학습하는 데 유리합니다.
    • 모델 학습 과정에서는 악성 코드와 정상 코드를 분류하는 이진 분류 작업이 주가 될 것입니다.
    • 하이퍼파라미터 조정교차 검증을 통해 모델의 성능을 최적화합니다.

4. 모델 성능 평가

  • 성능 평가 지표: 모델의 성능을 평가하기 위해 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1-score와 같은 지표를 사용합니다.
  • 기존 기법과 비교: 기존의 N-gram 기반 또는 시그니처 기반 분석 방법과 Transformer 모델의 성능을 비교합니다. 이를 통해 모델의 효율성정확성을 확인할 수 있습니다.

5. 모델 응용 및 테스트

  • 악성 코드 탐지 시스템 구현: 학습된 모델을 기반으로 Lua 스크립트의 악성 여부를 탐지하는 자동화 시스템을 구축합니다. 이를 통해 실시간으로 Lua 악성 코드가 실행되는 환경에서 탐지할 수 있습니다.
  • 테스트 및 검증: 다양한 실제 공격 시나리오를 사용하여 시스템을 테스트하고, 탐지 능력을 검증합니다.

6. 결과 분석 및 개선

  • 오탐지 및 누락 탐지 분석: 트랜스포머 모델이 악성 코드를 정확히 탐지하지 못하거나, 정상 코드를 악성 코드로 잘못 분류하는 경우를 분석합니다.
  • 모델 개선: 반복적인 학습과 데이터 보강을 통해 모델을 개선합니다.

결론

이 연구는 Lua 스크립트 악성 코드N-gram 기반 패턴 추출트랜스포머 모델을 활용해 분석하는 방법을 제시합니다. 이를 통해 새로운 형태의 악성 코드 탐지 방안을 제시하고, IoT 및 모바일 환경에서의 보안 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다.