• Review of KIISC
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• v.18 no.4
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• pp.76-86
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• 2008

인터넷이 직면하고 있는 최대 위협중의 하나는 봇넷이라는 수많은 감염되거나 침해된 좀비 머신의 존재이다. 최근 이러한 봇넷이 인터넷 공격의 근본 원인이 되고 있다. 그동안 봇넷은 IRC(Internet Relay Chat) 기반이 주류를 이루어 왔으나, 중앙 집중 구조로 인하여 쉽게 차단되는 특성이 있기 때문에, 앞으로는 HTTP 봇넷, P2P 봇넷과 같은 더욱 더 탄력성 있는 구조와 여러 가지 회피 기법을 가진 진화된 구조를 가진 봇넷의 출현이 전망된다. 따라서 본 논문에서는 봇넷에 대한 보다 나은 이해를 위하여 봇넷을 분류하기 위한 분류법(taxonomy)을 소개하고, 가까운 미래에 봇마스터들에 의하여 개발 될 수 있는 진화된(advanced) 봇넷 구조로 계층구조와 혼합구조에 대하여 분석 기술하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1122-1125
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• 2010

최근 봇넷은 금전적 이득을 원하는 범죄 집단에 의해 사이버 공격의 수단으로서 크게 확산되고 있다. 봇넷의 탐지는 이전부터 꾸준히 연구되었지만, 구성과 기능이 점차 진화되고 있는 봇넷을 탐지하기에는 큰 어려움이 따르고 있다. 봇넷의 탐지는 호스트 기반의 정적인 악성 코드 분석이나 네트워크 트래픽 분석등 어떠한 특정 시스템에 의존해서는 효율적인 탐지를 기대하기 어렵기 때문에 다양한 정보를 종합하여 탐지하여야 한다. 본 연구에서는 기존에 알려진 봇넷 정보와 악성 봇 바이너리 분석을 통해 알려진 정보와 네트워크 기반의 탐지 정보를 분석하여 전체적인 봇넷의 구성을 탐지할 수 있는 네트워크 기반의 경량 봇넷 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 탐지 시스템은 대규모의 네트워크 환경에서도 단편적으로 알려진 봇넷의 부분 정보를 기반으로 전체적인 봇넷의 구성을 탐지할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.543-546
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• 2023

봇넷은 지속적으로 사이버 범죄에 이용되고 있으며 네트워크 환경에 큰 위협이 되고 있다. 기존에는 봇들이 C&C 서버와 통신하는 것을 방지하기 위해 블랙리스트를 기반으로 DNS 서버에서 봇넷 도메인을 탐지하는 방식을 주로 사용하였다. 그러나 도메인 생성 알고리즘(DGA)을 이용하는 봇넷이 증가하면서 기존에 사용하던 블랙리스트 기반의 도메인 차단 방식으로는 더 이상 봇넷 도메인을 효율적으로 차단하기 어려워졌다. 이에 따라 봇넷 도메인 생성 알고리즘을 통해 생성되는 도메인의 특성을 분석하고 이를 토대로 봇넷 도메인을 식별하고 차단하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 특히 연속적인 데이터 처리에 주로 사용되는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 봇넷 도메인의 특징을 효과적으로 추출하고 정확도가 높은 탐지 모델을 구축하고자 하는 연구가 주를 이루고 있으며, 탐지뿐만 아니라 봇넷 그룹(Family) 분류까지 연구가 확장되고 있다. 이에 본 논문에서는 봇넷 도메인 생성 알고리즘에 의해 생성되는 봇넷 도메인을 식별 및 분류하기 위해 딥러닝 기술을 적용한 최근 연구 동향을 조사하고 앞으로의 연구 방향성을 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.1510-1512
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• 2008

사이버 공간에서 미래 최대 위협 중 하나로 인식되고 있는 봇넷의 공격이 점차 증가함에 따라, 봇넷 공격에 기반한 피해가 증가하고 있으며, 금전적인 피해 유발로 그 심각성이 점차 증대되고 있는 실정이다. 특히, 봇넷은 좀비 PC를 활용하는 측면에서 제 2차, 3차 피해가 우려되고 있다. 따라서 봇넷의 탐지를 1차적으로 끝나는 것이 아니라 지속적인 관찰과 관리를 통해 변종 봇넷을 탐지 하고 이에 기반한 악성행위를 탐지하는 것이 무엇보다도 중요하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 봇넷을 능동적으로 탐지하기 위한 능동형 봇넷 탐지 및 관리를 위한 단계적 마이닝 프로세스를 제안하고 기존 탐지 알고리즘과의 비교 평가를 하여 향후 적용을 위한 고려사항들을 논의 하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.21 no.3
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• pp.37-44
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• 2011

Recently malicious activities that is a DDoS, spam, propagation of malware, steeling person information, phishing on the Internet are related malicious botnet. To detect malicious botnet, Many researchers study a detection system for malicious botnet, but these applies specific protocol, action or attack based botnet. In this reason, we study a selection of measurement to detec malicious botnet in this paper. we collect a traffic of malicious botnet and analyze it for feature of network traffic. And we select a feature based measurement. we expect to help a detection of malicious botnet through this study.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.607-608
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• 2009

최근 7.7 DDoS 대란과 폭발적인 SPAM 발송과 같은 다양한 봇넷의 악성행위는 정보 시스템에 막대한 악영향을 미친다. 특히, 봇넷의 구조적 특징인 좀비PC의 제어는 네트워크 환경에서는 다양한 악성 행위를 유발한다. 때문에, 봇넷 탐지와 관련한 다양한 연구가 시도되었지만, 탐지의 한계점을 지니고 있다. 즉, 기존의 봇넷 탐지 방법은 임의의 임계값을 설정하고, 그 값을 벗어나는 시점에서 경고를 보내어 탐지하게 된다. 하지만, 전문가에 의한 임계값 설정은 자칫 오탐율과 미탐율을 야기할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 봇넷 탐지를 보다 능동적으로 하기 위하여 특정 타임 윈도우 구간동안의 봇넷이 유발하는 네트워크 트래픽을 분석하고 마르코프 체인을 응용한 학습을 하여 능동적으로 적용 가능한 임계값을 측정 방법론에 대하여 고찰하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.55-56
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• 2014

모바일 장치의 대중화와 이동 통신 기술의 발전이 가속화 되면서, 최근 모바일 봇넷으로 인한 위협이 증가하고 있다. 봇넷의 안정적인 유지와 봇 마스터와 클라이언트 간 통신 채널의 은닉성을 보장하기 위해 다양한 방법이 연구되었다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 널리 사용되는 클라우드 기반의 파일 싱크 서비스를 통신 채널로 활용한 새로운 봇넷을 제안한다. 안드로이드 플랫폼 기반의 봇 클라이언트 구현과 실험을 통해 제안하는 봇넷이 사용하는 C&C 채널의 은닉성을 검증하고 공격의 심각성을 보였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.4
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• pp.81-90
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• 2014

As mobile devices have become widely used and developed, PC based malwares can be moving towards mobile-based units. In particular, mobile Botnet reuses powerful malicious behavior of PC-based Botnet or add new malicious techniques. Different from existing PC-based Botnet detection schemes, mobile Botnet detection schemes are generally host-based. It is because mobile Botnet has various attack vectors and it is difficult to inspect all the attack vector at the same time. In this paper, to overcome limitations of host-based scheme, we compare two network-based schemes which detect mobile Botnet by applying HMM and SVM techniques. Through the verification analysis under real Botnet attacks, we present detection rates and detection properties of two schemes.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.12
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• pp.2689-2694
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• 2012

In recent years, cyber crimes were intended to get financial benefits through malicious attempts such as DDoS attacks, stealing financial information and spam. Botnets, a network composed of large pool of infected hosts, lead such malicious attacks. The botnets have adopted several evasion techniques and variations. Therefore, it is difficult to detect and eliminate them. Current botnet solutions use a signature based detection mechanism. Furthermore, the solutions cannot cover broad areas enough to detect world-wide botnets. In this paper, we propose IRC (Internet Relay Chat) that is used to control the botnet communication in a session channel of IRC servers connected through the analysis of the relationship of the channel and the connection with the server bot-infected hosts and how to detect.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.744-748
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• 2012

Botnet is a network that consists of bot hosts infected by malware. The C&C server of centralized botnet, which is being used widely, is relatively easy to detect, while detecting P2P botnet is not a trivial problem because of the existence of many avoiding techniques. In this paper, we separate the network into inner and outer sub-network at the location of the router, and analyze the method of detecting botnet using path of packet and infection probability. We have extended Dye-Pumping algorithm in order to detect P2P botnet members more accurately, and we expect that the analysis of the results can be used as a basis of techniques that detect and block P2P botnet in the networks.