휴리스틱 바이러스는 특정 유형의 바이러스가 아니라 바이러스 백신 소프트웨어가 알려지지 않은 새로운 바이러스를 식별하는 데 사용하는 바이러스 탐지 방법을 의미합니다. 이러한 프로그램은 일련의 규칙 또는 경험적 방법을 적용하여 바이러스의 특징인 의심스러운 동작이나 코드 패턴을 식별할 수 있으므로 바이러스 데이터베이스에 명시적으로 정의되지 않은 위협을 탐지할 수 있습니다.
휴리스틱 바이러스 탐지의 출현과 진화
휴리스틱 탐지 개념은 컴퓨터 보안 초기인 1980년대 후반과 1990년대 초반에 등장했습니다. 이는 점점 더 역동적으로 변하는 사이버 위협에 대한 솔루션으로 도입되었습니다. 휴리스틱 탐지 이전에 바이러스 백신 소프트웨어는 바이러스의 일부로 알려진 특정 코드 문자열을 식별하는 서명 기반 탐지에 크게 의존했습니다. 그러나 이 접근 방식에는 특히 탐지를 피하기 위해 코드를 변경할 수 있는 다형성 바이러스의 등장으로 인해 한계가 있었습니다.
휴리스틱 분석의 개념은 인공 지능과 인지 과학에서 차용되었으며, 최적이거나 완벽하지는 않지만 즉각적인 목표를 달성하는 데는 충분한 실용적인 방법을 사용하여 문제를 해결하는 것을 의미하는 데 사용됩니다. 바이러스 탐지의 맥락에서 이는 특정 바이러스가 아직 알려지지 않은 경우에도 패턴과 동작을 기반으로 잠재적인 위협을 식별하는 것을 의미합니다.
휴리스틱 바이러스 탐지의 복잡한 기능
휴리스틱 분석은 파일과 행동이라는 두 가지 주요 수준에서 작동합니다.
파일 수준에서 휴리스틱 분석은 프로그램이 실행되기 전에 프로그램을 검사하여 코드 내의 의심스러운 특징이나 구조를 검색합니다. 여기에는 여러 계층의 암호화(종종 악성 코드가 실제 성격을 숨기기 위해 사용함) 또는 알려진 악성 패턴과 일치하는 코드 조각을 찾는 것이 포함될 수 있습니다.
행동 수준에서 휴리스틱 분석은 프로그램이 실행되는 동안 프로그램을 모니터링하고 일반적으로 악성 소프트웨어와 관련된 작업을 확인합니다. 여기에는 시스템 파일에 데이터를 쓰거나 원격 서버에 대한 아웃바운드 연결을 설정하려는 시도를 추적하는 작업이 포함될 수 있습니다.
이러한 경험적 분석 수준은 모두 위협이 피해를 입히기 전에 위협을 탐지하고 무력화하는 데 도움이 됩니다.
휴리스틱 바이러스 탐지의 주요 특징
다음 기능은 경험적 바이러스 탐지에 내재되어 있습니다.
- 동적 분석: 휴리스틱 탐지에는 시스템 작동 및 파일에 대한 실시간 모니터링이 포함되어 위협이 발생하는 즉시 탐지하고 무력화할 수 있습니다.
- 사전 방어: 시그니처 기반 탐지와 달리 휴리스틱 분석은 이전에 정의된 위협뿐만 아니라 새로운 위협을 식별할 수 있습니다. 따라서 빠르게 진화하는 악성 코드에 맞서는 데 중요한 도구가 됩니다.
- 거짓 긍정: 휴리스틱 분석의 잠재적인 단점은 때때로 합법적인 소프트웨어를 악성으로 식별하여 오탐지로 이어질 수 있다는 것입니다. 그러나 기술과 알고리즘의 정교함이 향상되면서 이러한 사례가 크게 줄어들었습니다.
휴리스틱 분석 기법의 유형
경험적 분석에서는 다음과 같은 다양한 기술을 사용하여 바이러스를 탐지합니다.
- 코드 분석: 시스템 파일을 수정하는 등 의심스러운 기능이나 명령이 있는지 코드를 확인합니다.
- 에뮬레이션: 통제된 환경(에뮬레이터)에서 프로그램을 실행하고 동작을 모니터링합니다.
- 일반 복호화(GD): 암호화된 바이러스를 탐지하는 데 사용됩니다. 바이러스 백신 소프트웨어는 에뮬레이터를 사용하여 바이러스를 실행하고 코드를 분석하기 전에 바이러스가 스스로 해독될 때까지 기다립니다.
- 전문가 시스템: AI와 머신러닝을 활용해 코드를 분석하고 바이러스일 가능성을 예측합니다.
휴리스틱 분석 활용 및 과제 극복
휴리스틱 분석의 주요 용도는 사이버 보안 분야에서 맬웨어 퇴치를 위한 툴킷의 핵심 부분을 구성합니다. 이는 바이러스 백신 및 맬웨어 방지 소프트웨어에 통합되어 있으며 침입 탐지 및 예방 시스템(IDPS)의 필수 구성 요소입니다.
휴리스틱 분석의 주요 과제는 탐지율과 오탐지율의 균형을 맞추는 것입니다. 너무 엄격하면 시스템에서 합법적인 프로그램을 위협으로 표시할 수 있습니다. 너무 느슨하면 실제 위협이 빠져나갈 수도 있습니다. 머신러닝과 인공지능에 대한 지속적인 연구가 이러한 균형을 개선하는 데 도움이 될 것으로 기대됩니다.
시그니처 기반 탐지와의 비교
| 특징 | 휴리스틱 탐지 | 시그니처 기반 탐지 |
|---|---|---|
| 탐지 방법 | 동작 또는 코드 패턴 기반 | 알려진 바이러스 서명 기반 |
| 위협 감지 | 알려지지 않은 새로운 위협을 탐지할 수 있습니다. | 알려진 위협만 탐지 |
| 속도 | 복잡한 분석으로 인해 속도가 느려짐 | 더 빠르게 |
| 거짓 긍정 | 가능성이 더 높음 | 덜 |
휴리스틱 바이러스 탐지의 미래
휴리스틱 바이러스 탐지의 미래는 AI와 기계 학습 기술의 지속적인 통합에 달려 있으며, 이를 통해 탐지율을 높이고 오탐지를 줄일 수 있습니다. 이러한 기술은 새로운 위협을 학습하고 이에 적응할 수 있어 휴리스틱 탐지가 더욱 효과적입니다.
프록시 서버 및 경험적 바이러스 탐지
OneProxy에서 제공하는 것과 같은 프록시 서버는 경험적 바이러스 탐지에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 프록시 서버를 통해 인터넷 트래픽을 라우팅함으로써 서버는 데이터에서 악의적인 활동의 징후를 모니터링할 수 있습니다. 어떤 면에서 이는 프록시 서버가 위협을 나타낼 수 있는 패턴과 동작을 확인하므로 일종의 경험적 분석입니다.
관련된 링크들
참고: 이 도움말은 2023년 8월 5일에 업데이트되었습니다.
