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Android強化版系統軟體
(2015)
吳育松
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Wu Yu-Sung
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國立交通大學資訊工程學系（所）
Machine-implemented method and system for determining whether a to-be-analyzed software is a known malware or a variant of the known malware
(2013-08-06)
Chiang Yi-Ta
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Lin Ying-Dar
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Wu Yu-Sung
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Lai Yuan-Cheng
A machine-implemented method for determining whether a to-be-analyzed software is a known malware or a variant of the known malware includes the steps of: (A) configuring a processor to execute the to-be-analyzed software, and obtain a to-be-analyzed system call sequence that corresponds to the to-be-analyzed software with reference to a plurality of system calls made in sequence as a result of executing the to-be-analyzed software; (B) configuring the processor to determine a degree of similarity between the to-be-analyzed system call sequence and a reference system call sequence that corresponds to the known malware; and (C) configuring the processor to determine that the to-be-analyzed software is neither the known malware nor a variant of the known malware when the degree of similarity determined in step (B) is not greater than a predefined similarity threshold value.
MACHINE-IMPLEMENTED METHOD AND SYSTEM FOR DETERMINING WHETHER A TO-BE-ANALYZED SOFTWARE IS A KNOWN MALWARE OR A VARIANT OF THE KNOWN MALWARE
(2012-05-17)
Chiang Yi-Ta
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Lin Ying-Dar
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Wu Yu-Sung
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Lai Yuan-Cheng
A machine-implemented method for determining whether a to-be-analyzed software is a known malware or a variant of the known malware includes the steps of: (A) configuring a processor to execute the to-be-analyzed software, and obtain a to-be-analyzed system call sequence that corresponds to the to-be-analyzed software with reference to a plurality of system calls made in sequence as a result of executing the to-be-analyzed software; (B) configuring the processor to determine a degree of similarity between the to-be-analyzed system call sequence and a reference system call sequence that corresponds to the known malware; and (C) configuring the processor to determine that the to-be-analyzed software is neither the known malware nor a variant of the known malware when the degree of similarity determined in step (B) is not greater than a predefined similarity threshold value.
具延展性及安全性的雲端應用程式框架研究開發
(2016)
吳育松
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Wu Yu-Sung
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國立交通大學資訊工程學系（所）
前瞻性雲端動態防護、安全授權、與風險評估---子計畫四：虛擬化資料中心之在線式未知惡意程式偵測與隔離
(2014)
吳育松
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Wu Yu-Sung
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國立交通大學資訊工程學系（所）
在實際營運系統上的線上惡意軟體保護機制主要是在軟體執行前，透過如特徵碼比對、啟發式偵測或程式碼模擬等方法來判斷其是否為惡意軟體。這些偵測技術的效能非常好。對已知惡意軟體的偵測率也非常的高，但面對未知的惡意軟體其偵測率卻無法有令人滿意的表現。許多基於行為模式分析惡意軟體的研究指出，未知的惡意軟體雖然在程式碼的體現上千變萬化，但在關鍵的行為表現上常會與現有的惡意軟體具有相似之處，比如說因為他們背後的目的也很相似（例如：散佈垃圾郵件），或是惡意軟體在撰寫時有使用部分的共同程式碼等。然而，要分析惡意軟體的行為需要先將它運行起來，考慮到惡意軟體可能對系統帶來的損害，基於行為模式的惡意軟體分析多半是進行於封閉的實驗室環境中，不會在實際營運的系統上進行。本計晝的目標是建立一個透過行為模式，動作於實際營運環境中的線上未知惡意軟體偵測與隔離系統。這個系統將會基於我們先前所開發的Hypervisor IDS / IPS技術，針對雲端虛擬化資料中心内實際營運系統提供線上的惡意軟體偵測與隔離保護。這個計晝主要的挑戰包括如：監控惡意軟體的運行過程對系統效能會是一個不小的負擔，如何用最有效率的方法來達到準確的行為分析是我們需要克服的挑戰。其次，現有基於行為模式的惡意軟體分析工具的比對演算法多是用於離線的分析，在效能上恐無法滿足在線式即時偵測的需求。我們需要調整這些演算法，使他們滿足在線式偵測所需要的效能。最後，在行為觀察的同時，潛在的惡意軟已在實際營運的系統上運行一陣子了。當確定其是惡意軟體的時候，該軟體恐已於系統多處造成傷害。要如何確保系統内重要資料或是資源的安全以及清理惡意軟體所造成的傷害等工作也是本計晝所必須處理的議題。
前瞻性雲端動態防護、安全授權、與風險評估---子計畫四：虛擬化資料中心之在線式未知惡意程式偵測與隔離
(2012)
吳育松
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Wu Yu-Sung
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國立交通大學資訊工程學系（所）
在實際營運系統上的線上惡意軟體保護機制主要是在軟體執行前，透過如特徵碼比對、啟發式偵測或程式碼模擬等方法來判斷其是否為惡意軟體。這些偵測技術的效能非常好。對已知惡意軟體的偵測率也非常的高，但面對未知的惡意軟體其偵測率卻無法有令人滿意的表現。許多基於行為模式分析惡意軟體的研究指出，未知的惡意軟體雖然在程式碼的體現上千變萬化，但在關鍵的行為表現上常會與現有的惡意軟體具有相似之處，比如說因為他們背後的目的也很相似（例如：散佈垃圾郵件），或是惡意軟體在撰寫時有使用部分的共同程式碼等。然而，要分析惡意軟體的行為需要先將它運行起來，考慮到惡意軟體可能對系統帶來的損害，基於行為模式的惡意軟體分析多半是進行於封閉的實驗室環境中，不會在實際營運的系統上進行。本計晝的目標是建立一個透過行為模式，動作於實際營運環境中的線上未知惡意軟體偵測與隔離系統。這個系統將會基於我們先前所開發的Hypervisor IDS / IPS技術，針對雲端虛擬化資料中心内實際營運系統提供線上的惡意軟體偵測與隔離保護。這個計晝主要的挑戰包括如：監控惡意軟體的運行過程對系統效能會是一個不小的負擔，如何用最有效率的方法來達到準確的行為分析是我們需要克服的挑戰。其次，現有基於行為模式的惡意軟體分析工具的比對演算法多是用於離線的分析，在效能上恐無法滿足在線式即時偵測的需求。我們需要調整這些演算法，使他們滿足在線式偵測所需要的效能。最後，在行為觀察的同時，潛在的惡意軟已在實際營運的系統上運行一陣子了。當確定其是惡意軟體的時候，該軟體恐已於系統多處造成傷害。要如何確保系統内重要資料或是資源的安全以及清理惡意軟體所造成的傷害等工作也是本計晝所必須處理的議題。
前瞻性雲端動態防護、安全授權、與風險評估-子計畫四:虛擬化資料中心之在線式未知惡意程式偵測與隔離
(2013)
吳育松
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Wu Yu-Sung
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國立交通大學資訊工程學系（所）
在實際營運系統上的線上惡意軟體保護機制主要是在軟體執行前，透過如特徵碼比對、啟發式偵測或程式碼模擬等方法來判斷其是否為惡意軟體。這些偵測技術的效能非常好。對已知惡意軟體的偵測率也非常的高，但面對未知的惡意軟體其偵測率卻無法有令人滿意的表現。許多基於行為模式分析惡意軟體的研究指出，未知的惡意軟體雖然在程式碼的體現上千變萬化，但在關鍵的行為表現上常會與現有的惡意軟體具有相似之處，比如說因為他們背後的目的也很相似（例如：散佈垃圾郵件），或是惡意軟體在撰寫時有使用部分的共同程式碼等。然而，要分析惡意軟體的行為需要先將它運行起來，考慮到惡意軟體可能對系統帶來的損害，基於行為模式的惡意軟體分析多半是進行於封閉的實驗室環境中，不會在實際營運的系統上進行。本計晝的目標是建立一個透過行為模式，動作於實際營運環境中的線上未知惡意軟體偵測與隔離系統。這個系統將會基於我們先前所開發的Hypervisor IDS / IPS技術，針對雲端虛擬化資料中心内實際營運系統提供線上的惡意軟體偵測與隔離保護。這個計晝主要的挑戰包括如：監控惡意軟體的運行過程對系統效能會是一個不小的負擔，如何用最有效率的方法來達到準確的行為分析是我們需要克服的挑戰。其次，現有基於行為模式的惡意軟體分析工具的比對演算法多是用於離線的分析，在效能上恐無法滿足在線式即時偵測的需求。我們需要調整這些演算法，使他們滿足在線式偵測所需要的效能。最後，在行為觀察的同時，潛在的惡意軟已在實際營運的系統上運行一陣子了。當確定其是惡意軟體的時候，該軟體恐已於系統多處造成傷害。要如何確保系統内重要資料或是資源的安全以及清理惡意軟體所造成的傷害等工作也是本計晝所必須處理的議題。
前瞻性雲端安全儲存、防護、行為分析與觀測平台---子計畫三：基於Xen Hypervisor之即時雲端環境入侵偵測與反制( II )
(2011)
吳育松
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Wu Yu-Sung
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國立交通大學資訊工程學系（所）
前瞻性雲端安全儲存、防護、行為分析與觀測平台---子計畫三：基於Xen Hypervisor之即時雲端環境入侵偵測與反制(I)
(2010)
吳育松
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Wu Yu-Sung
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國立交通大學資訊工程學系（所）
雲端運算旨在統合IT資源並藉由網際網路來將IT資源以服務的型態呈現。目前雲端運算的範疇包括：軟體服務（SaaS）、平台服務（PaaS）、基礎架構服務（IaaS）這三種。所謂的基礎架構服務是藉由網際網路提供虛擬機器、虛擬網路供客戶來架構他們的電腦系統。IaaS是目前多數人認為在雲端運算領域中台灣應首要發展的方向。背後的原因包括IaaS Cloud最貼近底層硬體。而台灣在硬體上有其固有的基礎與優勢存在。再者基礎資訊建設攸關國家安全。我們顯然不能將政府機關的資料或系統交給國外的IaaS服務廠商來管理。以IaaS雲來說，虛擬化是其中一項關鍵的核心技術。目前市場上的兩大領導者Amazon EC2以及Rackspace均是採用Xen Hypervisor作為其虛擬化的解決方案。Xen的一大好處在於開源且免費。再者由Amazon EC2以及Rackspace等成功案例，亦可看出Xen已具有一定程度的穩定性與成熟度。本研究的主要目的在於開發可確保IaaS雲端環境安全的相關資安科技。傳統上，我們仰賴入侵偵測系統（IDS）與入侵防護及反制系統（IPS）來保護我們的資訊基礎建設。然而當我們把基礎建設虛擬化、雲端化以後，傳統的IDS/IPS架構也就需要再重新檢討。比如說當一個使用者透過EC2雲取得了一群虛擬機器及配置虛擬網路後，一個疑惑是他是否有需要、有可能去安裝硬體形式的NIDS，比如說Juniper IDP？另一方面，這位使用者可能也會好奇是否有需要在各台虛擬機器上面均安裝HIPS（Host-based IPS）。顯然採用IaaS Cloud背後的一大原因是為了節省成本。如果雲端化後在資安上面的花費仍舊跟傳統自設機房所需的花費一樣，那麼雲端似乎也就不是真的那麼有吸引力。透過本研究，我們將探討傳統IDS/IPS在IaaS雲端環境中的角色與定位。我們計畫透過延伸Xen Hypervisor的功能來促成IaaS雲端環境中更加直覺、更加合理的IDS/IPS解決方案。在本計畫的最後階段，我們會基於我們所開發的科技來建置雲端化環境中的原型IDS/IPS系統以驗證我們整體的系統設計以及系統的性能。本研究不但能為台灣在IaaS雲端科技上整體的研發提供一份心力。所開發出來的雲端IDS/IPS技術，亦能提供我們資安廠商一些新的看法，以及可能用於其產品上的一些技術創新。
基於顯性資料流追蹤之物聯網應用程式安全防護技術
(2015)
吳育松
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Wu Yu-Sung
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國立交通大學資訊工程學系（所）
基於顯性資料流追蹤之物聯網應用程式安全防護技術
(2016)
吳育松
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Wu Yu-Sung
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國立交通大學資訊工程學系（所）
對於分散式以及雲端計算環境中零時攻擊的處理與反應
(2010)
吳育松
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Wu Yu-Sung
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國立交通大學資訊工程學系（所）
在分散式系統中的零時攻擊(未知型攻擊)是一種透過一系列未知或未公開的系統弱點作為渠道的電腦安全攻擊行為。由於對此類攻擊是透過未知的系統弱點，意謂其所相應的攻擊行為模式亦非事前可以預知的，也因此在防範上是極度的困難。我們計畫針對分散式系統環境中零時攻擊開發相應的入侵反制系統(Intrusion Response System)。入侵反制系統的工作基本原理是在攻擊行為進行的過程中，採取一些反制動作來阻隔攻擊行為。然而，由於零時攻擊的行為模式(攻擊圖)是未知的，已知的入侵反制系統多半只能採取預設的反制動作，這些反制動作往往無法達成預期的效果，亦或是採取了過當的措施導致不必要的系統運作中斷。詳細來說，在本計畫中我們先提出了一套線上的動態攻擊圖生成過程。我們透過入侵偵測器的警報以及對被保護系統的架構描述作為生成攻擊圖的參數。另一方面，我們亦提出了一個稱為「攻擊圖概念化」的觀念。我們分別對於受保護系統中的系統元件以及入侵偵測器定義兩個類型架構。然後，對於攻擊圖中的各節點分別進行一個基於此二類型架構圖的抽象化動作。攻擊圖概念化可以幫助我們從過往已經發生過的攻擊中找尋與一個正在發生的零時攻擊間的相關訊息。這些訊息可以幫助提升入侵反制系統所採取的反制動作的準確性與效果。運端計算正逐步地被應用在我們生活中的各個層面。對於透過入侵反制技術來抵禦雲端計算環境中的安全攻擊也因此是個很重要的課題。雲端計算大致可分為三型：基礎建設服務型、平台服務型、以及軟體服務型。雲端計算在架構上承襲了分散式運算的概念。更有趣的是很多雲端計算的應用本身也包含了分散式計算的概念於其中。比如說Amazon的EC2雲端服務就被用於建構電子商務平台、媒體播放平台、搜尋引擎、應用程式代管等具備分散式運算概念的服務。在本計畫的後期，我們將基於我們在分散式系統環境中入侵反制系統的經驗與技術來針對諸如Amazon EC2基礎建設服務型的雲環境開發相應的入侵反制系統。我們計畫將我們的入侵反制系統與Amazon EC2中所採用的 Xen® Hypervisor虛擬機器監視器整合。如此一來我們將能對雲端環境中的應用程式提供入侵反制的能力。此外，由於我們是把入侵反制系統整合在虛擬機器監視器中，也因此具有不需要對於受保護的應用程式作任何修改或額外的設定的好處。
對於分散式以及雲端計算環境中零時攻擊的處理與反應
(2010)
吳育松
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Wu Yu-Sung
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國立交通大學資訊工程學系（所）
在分散式系統中的零時攻擊(未知型攻擊)是一種透過一系列未知或未公開的系統弱點作為渠道的電腦安全攻擊行為。由於對此類攻擊是透過未知的系統弱點，意謂其所相應的攻擊行為模式亦非事前可以預知的，也因此在防範上是極度的困難。我們計畫針對分散式系統環境中零時攻擊開發相應的入侵反制系統(Intrusion Response System)。入侵反制系統的工作基本原理是在攻擊行為進行的過程中，採取一些反制動作來阻隔攻擊行為。然而，由於零時攻擊的行為模式(攻擊圖)是未知的，已知的入侵反制系統多半只能採取預設的反制動作，這些反制動作往往無法達成預期的效果，亦或是採取了過當的措施導致不必要的系統運作中斷。詳細來說，在本計畫中我們先提出了一套線上的動態攻擊圖生成過程。我們透過入侵偵測器的警報以及對被保護系統的架構描述作為生成攻擊圖的參數。另一方面，我們亦提出了一個稱為「攻擊圖概念化」的觀念。我們分別對於受保護系統中的系統元件以及入侵偵測器定義兩個類型架構。然後，對於攻擊圖中的各節點分別進行一個基於此二類型架構圖的抽象化動作。攻擊圖概念化可以幫助我們從過往已經發生過的攻擊中找尋與一個正在發生的零時攻擊間的相關訊息。這些訊息可以幫助提升入侵反制系統所採取的反制動作的準確性與效果。運端計算正逐步地被應用在我們生活中的各個層面。對於透過入侵反制技術來抵禦雲端計算環境中的安全攻擊也因此是個很重要的課題。雲端計算大致可分為三型：基礎建設服務型、平台服務型、以及軟體服務型。雲端計算在架構上承襲了分散式運算的概念。更有趣的是很多雲端計算的應用本身也包含了分散式計算的概念於其中。比如說Amazon的EC2雲端服務就被用於建構電子商務平台、媒體播放平台、搜尋引擎、應用程式代管等具備分散式運算概念的服務。在本計畫的後期，我們將基於我們在分散式系統環境中入侵反制系統的經驗與技術來針對諸如Amazon EC2基礎建設服務型的雲環境開發相應的入侵反制系統。我們計畫將我們的入侵反制系統與Amazon EC2中所採用的 Xen® Hypervisor虛擬機器監視器整合。如此一來我們將能對雲端環境中的應用程式提供入侵反制的能力。此外，由於我們是把入侵反制系統整合在虛擬機器監視器中，也因此具有不需要對於受保護的應用程式作任何修改或額外的設定的好處。
對於分散式以及雲端計算環境中零時攻擊的處理與反應
(2011)
吳育松
;
Wu Yu-Sung
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國立交通大學資訊工程學系（所）