[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,64 +2,158 @@
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id: wiki-2026-0508-malware-analysis
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title: Malware Analysis
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-MAAN-001]
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aliases: [malware-rev, threat-analysis, reverse-engineering-malware]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.91
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tags: [auto-reinforced, malware-Analysis, cybersecurity, reverse-engineering, security, forensics]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [security, malware, reverse-engineering, threat-intel, forensics]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: Python/C
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framework: Ghidra/IDA/YARA
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# [[Malware-Analysis|Malware-Analysis]]
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# Malware Analysis
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "적의 무기를 해부하다: 시스템을 파괴하거나 정보를 훔치기 위해 설계된 악성 코드(Malware)를 안전한 실험실에서 실행하거나 코드를 뜯어보고(Reverse-engineering), 그 작동 원리와 전파 경로를 파악하여 방어막을 구축하는 디지털 부검."
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## 매 한 줄
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> **"매 악성 binary의 매 behavior + capability + IOC 의 추출"**. 매 static (disassembly, string, import) ↔ dynamic (sandbox, instrumentation) ↔ hybrid 의 3-tier — 매 2026 매 LLM-assisted reversing 의 confluence — 매 incident response의 bottleneck.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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악성코드 분석(Malware-Analysis)은 소프트웨어의 악의적인 의도와 기능을 규명하는 과정입니다.
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## 매 핵심
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1. **분석의 두 축**:
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* **Static Analysis**: 파일을 실행하지 않고 코드를 읽거나 시그니처를 확인. (Reverse-engineering 기술 활용)
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* **Dynamic Analysis**: 샌드박스 등 격리된 환경에서 실제로 실행하며 시스템에 미치는 영향을 관찰.
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2. **왜 중요한가?**:
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* 날로 교묘해지는 사이버 공격(랜섬웨어, 스파이웨어 등)의 근본 원인을 파악하고, 백신 개발 및 시스템 보안 수준을 높이는 데 필수적임. ([[Fault-Tolerance|Fault-Tolerance]]와 연결)
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### 매 3 가지 분석 mode
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1. **Static**: 매 비실행 — strings, PE header, import table, YARA, signature.
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2. **Dynamic**: 매 sandbox 실행 — API calls, network, file mod, registry.
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3. **Hybrid**: 매 static 으로 매 hint 추출 → dynamic 으로 매 path 매 trigger.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 사람이 일일이 코드를 분석하는 정책이었으나, 현대 정책은 지능형 악성코드가 분석을 감지하고 멈추거나 코드를 변형하는 '안티-분석 정책'을 사용하므로 이를 무력화하는 고도의 심리전 정책이 수반됨(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: AI가 악성코드를 자동 분석하고 실시간으로 변종을 탐지하는 'AI 기반 위협 탐지 정책'과, 역으로 AI를 이용해 더 정교한 악성코드를 만드는 '공격의 자동화 정책' 사이의 끝없는 군비 경쟁 시대로 진입함.
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### 매 IOC types
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- **File**: SHA256, imphash.
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- **Network**: domain, IP, URL, JA3 fingerprint.
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- **Host**: registry key, mutex, persistence path.
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- **Behavior**: MITRE ATT&CK technique.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Fault-Tolerance|Fault-Tolerance]], [[Hardware|Hardware]], [[Logic|Logic]], [[Ethics & AI|Ethics & AI]], [[Information-Society|Information-Society]]
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- **Modern Tech/Tools**: IDA Pro, Ghidra, OllyDbg, Cuckoo Sandbox, Wireshark.
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### 매 응용
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1. 매 SOC incident triage.
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2. 매 threat intel feed 의 enrichment.
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3. 매 detection rule (YARA, Sigma) 의 author.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 file triage
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```bash
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file suspicious.bin
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sha256sum suspicious.bin
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strings -n 8 suspicious.bin | head -50
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exiftool suspicious.bin
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```
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### 매 PE inspect
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```bash
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pefile-info suspicious.exe # python pefile
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# 매 imphash 매 family clustering
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python -c "import pefile; print(pefile.PE('m.exe').get_imphash())"
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```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### 매 YARA rule
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```yara
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rule SuspiciousLoader {
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meta:
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author = "analyst"
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date = "2026-05-10"
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strings:
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$s1 = "VirtualAlloc" ascii
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$s2 = "WriteProcessMemory" ascii
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$s3 = { 48 8B ?? ?? E8 ?? ?? ?? ?? 48 85 C0 74 }
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condition:
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uint16(0) == 0x5A4D and 2 of ($s*)
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}
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// scan: yara -r rules.yar samples/
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```
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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### 매 Ghidra script (headless)
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```bash
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analyzeHeadless /tmp/proj proj1 -import sample.exe \
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-postScript ExtractStrings.java -deleteProject
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### 매 sandbox (CAPE / Cuckoo)
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```bash
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cape submit suspicious.exe --timeout 120 --options "procmemdump=yes"
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# 매 result: API trace, network pcap, dropped files
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```
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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### 매 IDA Python
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```python
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import idautils, idaapi
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for func in idautils.Functions():
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name = idaapi.get_name(func)
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if 'crypt' in name.lower():
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print(hex(func), name)
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### 매 unpacking heuristic
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```python
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# 매 entropy >7.0 매 packed 의 강한 signal
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import math, collections
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def entropy(data):
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cnt = collections.Counter(data)
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total = len(data)
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||||
return -sum((c/total) * math.log2(c/total) for c in cnt.values())
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```
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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### 매 LLM-assisted (Claude Opus 4.7)
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```python
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# 매 disassembly chunk 의 의미 의 explain
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prompt = f"Analyze this x86_64 function and identify behavior:\n{disasm}"
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# 매 Ghidra plugin → MCP → Claude API 매 round-trip
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```
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### 매 MITRE ATT&CK mapping
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```yaml
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behaviors:
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- tactic: Defense Evasion
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technique: T1055 # Process Injection
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evidence: VirtualAllocEx + WriteProcessMemory + CreateRemoteThread
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- tactic: Persistence
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technique: T1547.001 # Registry Run Keys
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 매 known-bad triage | hash/imphash lookup |
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| 매 unknown sample | static + sandbox 병행 |
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| 매 packed | unpack + dump 후 static |
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| 매 APT custom | 매 hybrid + LLM-assisted reversing |
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**기본값**: 매 imphash + YARA 의 quick pass → 매 sandbox detonate → 매 manual reverse.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Security]] · [[Reverse Engineering]]
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- 변형: [[Static Analysis]] · [[Dynamic Analysis]]
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- 응용: [[Anomaly-Detection]] · [[Threat Intelligence]]
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- Adjacent: [[SAST]] · [[Code Obfuscation]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 disassembly 의 의미 해석, 매 obfuscated string 의 deobfuscation.
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**언제 X**: 매 IOC extraction 의 numeric — 매 deterministic tooling 사용.
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## ❌ 안티패턴
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- **production 매 sandbox**: 매 lateral movement 의 위험.
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- **YARA rule 매 too generic**: 매 false positive 폭발.
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- **strings only**: 매 packed 매 useless.
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- **LLM 답 의 blind trust**: 매 hallucinated API behavior 위험.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Ghidra 11.x, YARA 4.5, MITRE ATT&CK v15, 2026).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — static/dynamic/hybrid 분석 + LLM-assisted 정리 |
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Reference in New Issue
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