Abstract
In modern networks, data rate is getting faster and transferred data is extremely increased. At this point, the malicious codes are evolving to various types very fast, and the frequency of occurring new malicious code is very short. So, it is hard to collect/analyze data using general networks with the techniques like traditional intrusion detection or anormaly detection. In this paper, we collect and analyze the data more effectively with cloud environment than general simple networks. Also we analyze the malicious code which is similar to real network's malware, using botnet server/client includes DNS Spoofing attack.
최근 악성코드의 다양화와 변종 발생 주기가 기존대비 지극히 단시간에 이루어지고 있으며, 네트워크 환경 또한 기존 보다 그 속도와 데이터 전송량이 급격히 증가하고 있다. 따라서 기존 침입 탐지 연구 및 비정상 네트워크 행위 분석 연구와 같이 정상과 비정상 네트워크 환경을 구성하여 데이터를 수집 분석하는 것은 현실적으로 환경 구성에 어려움이 많다. 본 논문에서는 기존 단순 네트워크 환경이 아닌 근래 많이 연구가 진행되고 서비스가 활발히 이루어지고 있는 클라우드 환경에서의 악성코드 분석 데이터 수집을 통하여 보다 효과적으로 데이터를 수집하고 분석하였다. 또한 단순한 악성 코드 행위가 아닌 DNS 스푸핑이 포함된 봇넷 클라이언트와 서버를 적용하여 보다 실제 네트워크와 유사한 환경에서 악성 코드 데이터를 수집하고 분석하였다.
