인섹시큐리티(대표 김종광)는 멀웨어 분석 솔루션 기업 조시큐리티(JoeSecurity)가 AI 엔진 기반 악성코드 정밀 분석 솔루션 ‘조샌드박스 머신러닝(Joe Sandbox ML)’을 출시했다고 3일 밝혔다.

조샌드박스 ML은 머신러닝과 AI 기술을 이용해 악성 PE, PDF, ELF, hwp 파일과 .doc, .ppt, .xls, .docx, .pptx, .xlsx 등 마이크로소프트 오피스 악성 파일을 탐지한다. 알려지지 않은 악성 파일 탐지를 위한 시그니처 업데이트를 필요로 하지 않으며, 플러그인 형태로 ‘조샌드박스 데스크톱(Joe Sandbox Desktop)’, ‘컴플리트(Complete)’, ‘얼티밋(Ultimate)’, 클라우드(Cloud)’와 연동돼 동적 분석으로 탐지 불가능한 영역을 보완했다. 

조샌드박스 제품군에는 메모리 덤프파일에서 실행 파일을 재구성할 수 있는 지능형 엔진이 탑재돼 각종 샘플을 비롯해 멀웨어를 통해 생성되거나 다운로드 된 모든 파일 및 압축 해제된 형태(unpack)의 실행 파일에 대한 종합적인 분석이 가능하다. 파일들의 악성 여부 판단은 동적 실행을 통해 위협 점수를 매기는 방식으로 이뤄진다. 사용자에게 이 점수와 최종 결과가 제공된다.

조샌드박스 ML은 동적 실행 중에 악의적인 행동을 보이거나 실행하지 않는 멀웨어 샘플을 탐지하는 데 유용하다. 추가적인 Dll, 구성파일 등과 같이 종속성을 가진 멀웨어 샘플과 커맨드 라인을 필요로 하는 해킹 툴 등을 탐지할 수 있다. 재구성 후 압축해제 실행파일에서 구동하기 때문에 난독화층이 제거된 상태에서 탐지율을 크게 높였다.

동적 분석은 동작에 기초한 위협을 감지하고 패킹 및 코드 난독화에 탄력적으로 대응한다. 멀웨어는 실행을 지연시키거나 방해해 동적 분석을 회피할 수 있다. 또 C&C 서버가 다운되거나 인터넷에서 더 이상 다운로드를 받을 수 없는 경우 멀웨어가 실행되지 않을 수 있으며, 운영 체제 또는 프레임워크 버전 때문에 작동하지 않을 수도 있다. 이러한 샘플들이 정적 탐지의 주요 대상이다.

김종광 인섹시큐리티 대표는 “조샌드박스 ML은 오탐율을 낮추고 멀웨어 탐지 효율성을 크게 높일 수 있도록 설계됐다"며 "샘플에서 악의적인 행동이 발견되지 않는 경우에도 AI 엔진 기반의 정적 분석을 통해 이를 탐지한다"고 말했다. "여타 ML 엔진이 PE 파일만 탐색하는 반면 이 제품은 PDF, 아래한글, 오피스 문서, ELF 파일 등 폭넓은 파일 유형을 지원하는 게 특징”이라고 덧붙였다.