[논문 리뷰] A systematic literature review on Ransomware attacks

Shweta Vasoya, Krishna Bhavsar외 1명|arXiv (Cornell University)|2022. 12. 08.

Advanced Malware Detection Techniques인용 수 4

한 줄 요약

이 체계적 문헌 고찰은 랜섬웨어 공격 생명주기, 유형(암호화 및 락커 유형), 암호화 기법 및 방어 메커니즘을 분석하며, 탐지, 예방 및 블록체인 기반 추적에 대한 격차를 규명한다. 공격 초기 예측을 향상시키고 공격 성공률을 낮추기 위해 앙상블 탐지 및 점진적 학습, 향상된 암호 분석 기법을 제안한다. 사용자 인식 및 계층적 보안 프레임워크가 복원력 확보에 핵심적임을 강조한다.

ABSTRACT

In the area of information technology, cybersecurity is critical. Information security is one of todays highest priorities. Cyber attacks, which are on the rise and include Ransomware, are the first thing that springs to mind when we think about cybersecurity. To counteract cybercrime, several governments and companies employ a range of strategies. Despite several cybersecurity measures, ransomware continues to terrify people.

연구 동기 및 목표

• 다양한 부문에서 랜섬웨어 공격의 진화하는 특성과 생명주기를 이해하기 위해.
• 특히 실시간 대응 능력에 한계가 있는 현재의 탐지 및 방지 기법의 한계를 규명하기 위해.
• 비트코인과 같은 암호화폐가 익명 랜섬 지불을 가능하게 하여 사이버 범죄자에게 랜섬웨어를 유혹적으로 만드는 역할을 하는지 분석하기 위해.
• 기존의 방어 전략을 평가하고 실제 구현 및 효과성에 대한 격차를 부각하기 위해.
• 예측 탐지 및 향상된 증거 수집 추적에 초점을 맞춘 향후 연구 프레임워크를 제안하기 위해.

제안 방법

• 랜섬웨어 공격 패tern과 진화를 맵핑하기 위해 학술 자료를 대상으로 체계적 문헌 고찰을 수행하였다.
• 행동 기반으로 랜섬웨어를 두 가지 주요 유형으로 분류: 암호화형(파일 암호화) 및 락커형(OS 잠금)
• 데이터 기밀성 확보를 위해 사용되는 암호화 기법 분석: 강력한 대칭 및 비대칭 암호화 기법
• 정적 및 동적 분석, 행동 모니터링, 런타임 데이터 검사와 같은 탐지 방법 평가
• 진화하는 랜섬웨어 변종의 실시간 탐지를 향상시키기 위해 앙상블 분류 및 점진적 학습 모델 제안
• 사용자 교육, 백업, 고도화된 암호 분석을 통합한 계층적 보안 프레임워크를 통해 랜섬 지불 추적 가능성을 제고함

실험 결과

연구 질문

• RQ1 최근 문헌에서 규명된 랜섬웨어 공격 생명주기의 주요 단계와 특성은 무엇인가?
• RQ2 암호화형 랜섬웨어와 락커형 랜섬웨어는 그 기작과 시스템에 미치는 영향에서 어떻게 다를까?
• RQ3 현재 랜섬웨어 탐지 및 방지 기법의 주요 단점은 무엇인가?
• RQ4 블록체인 증거 분석과 암호 분석은 랜섬 지불 추적을 어떻게 향상시키며, 사이버 범죄자들의 동기를 줄일 수 있는가?
• RQ5 사용자 인식 및 시스템 강화는 랜섬웨어 위험 완화에 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 랜섬웨어 공격은 최근 변종들이 워나크라이처럼 자동화된 확산 방식을 사용함으로써 매우 다이나믹한 위협으로 진화했으며, 사회공학적 기법 의존도 감소함.
• 현재 탐지 시스템은 실시간 적응성 부족과 특징 엔지니어링 부족으로 랜섬웨어를 충분히 빨리 식별하지 못함.
• 비트코인과 같은 익명 디지털 통화 사용은 공격자가 추적되지 않게 하여 랜섬웨어를 사이버 범죄자에게 더욱 매력적으로 만듦.
• 암호화 이전 분석 및 런타임 모니터링은 다형성 또는 제로데이 공격의 경우 특히 효과가 떨어짐.
• 앙상블 분류와 점진적 학습 기법은 진화하는 랜섬웨어 행동에 대한 탐지 정확도 향상에 유망한 성과를 보임.
• 표준화되고 공개된 데이터셋의 부족은 신규 탐지 도구 개발 및 벤치마킹을 저해하여 혁신 속도 저하