• Title/Summary/Keyword: 악의적 행위 패턴

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A Secure Routing Protocol in MANET based on Malicious behavior Pattern of Node and Trust Level (노드의 악의적 행위패턴 및 신뢰수준 기반의 MANET Secure 라무팅 방안)

  • Park, Seong-Seung;Park, Gun-Woo;Ryu, Keun-Ho;Lee, Sang-Hoon
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.14 no.5
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    • pp.103-117
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    • 2009
  • In MANET(Mobile Ad-Hoc Network), providing security to routing has been a significant issue recently. Existing studies, however, focused on either of secure routing or packet itself where malicious operations occur. In this paper, we propose SRPPnT(A Secure Routing Protocol in MANET based on Malicious Pattern of Node and Trust Level) that consider both malicious behavior on packet and secure routing. SRPPnT is identify the node where malicious activities occur for a specific time to compose trust levels for each node, and then to set up a routing path according to the trust level obtained. Therefore, SRPPnT is able to make efficient countermeasures against malicious operations. SRPPnT is based on AODV(Ad-Hoc On-Demand Distance Vector Routing). The proposed SRPPnT, from results of the NS-2 network simulation. shows a more prompt and accurate finding of malicious nodes than previous protocols did, under the condition of decreased load of networks and route more securely.

Countermeasure for Detecting BAD USB based on Machine Recognition (기계 인지 기반 BAD USB 탐지 방안 연구)

  • Oh, Insu;Yim, Habin;Lee, Kyungroul;Yim, angbin
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2017.01a
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    • pp.45-46
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    • 2017
  • 본 논문은 사람에 의하여 발생하는 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴과의 차이점을 인지함으로써 BAD USB 탐지하는 방안을 제안한다. BAD USB는 펌웨어를 조작하여 악의적인 행위를 수행하는 공격으로, BAD USB를 탐지하기 위한 많은 연구가 진행되었지만, 펌웨어 내부에 존재하는 악성코드를 효과적으로 탐지하기에는 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 사람에 의하여 나타나는 행위에 대한 패턴과 기계적으로 발생하는 패턴을 구분하여 악의적인 행위를 인지함으로써 BAD USB를 탐지하는 방안을 제안한다.

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A Detection of Modificated Malware Based on Comparison of Executable Code Block (실행코드 블록 비교 기반의 변종 악성코드 검출)

  • Lee, Dae-Ro;Kim, Tae-Hyung;Kim, Sung-Hoon;Lee, Seung-Hyung;Lee, Hyon-Soo
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06c
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    • pp.301-303
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    • 2012
  • 본 논문에서는 알려진 악성코드로부터 악의적인 행위 패턴을 정의하는 방법을 제안하고, 이를 기반으로 변형된 악성코드의 검출 방법을 제안한다. 악의적인 행위 패턴에 대한 정의는 Cross Reference를 기반으로 블록화 한 후 실행코드 블록의 호출 관계에 따른 그래프를 이용하여 정의하였다. 그리고 변형된 악성코드에 대한 검출은 실행코드 내부에서 악의적인 행동 패턴을 찾음으로써 판단한다. 제안된 방법에 대한 실험결과 변형된 악성코드의 검출이 가능함을 확인하였다.

Identification Technition of Malicious Behavior node Based on Collaboration in MANET (MANET에서 협업기반의 악의적인 노드 행위 식별기법)

  • Jeon, Seo-In;Ryu, Keun-Ho
    • The KIPS Transactions:PartC
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    • v.19C no.2
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    • pp.83-90
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    • 2012
  • MANET(Mobile Ad-Hoc Network) has a weakness from a security aspect because it operates where no wired network is built, which causes the exposed media, dynamic topology, and the lack of both central monitoring and management. It is especially difficult to detect and mitigate a malicious node because there is not a mediator which controls the network. This kind of malicious node is closely connected to the routing in the field of study of Ad-Hoc security. Accordingly this paper proposes the method on how to enhance the security for the safe and effective routing by detecting the malicious node. We propose MBC(Identification technition of Malicious Behavior node based on Collaboration in MANET) that can effectively cope with malicious behavior though double detecting the node executing the malicious behavior by the collaboration between individual node and the neighbor, and also managing the individual nodes in accordance with the trust level obtained. The simulation test results show that MBC can find the malicious nodes more accurately and promptly that leads to the more effectively secure routing than the existing method.

Log Analysis for Detecting Malicious Access (악의적 접근 탐지를 위한 로그 분석)

  • Kim, Hee-Sung;Lee, Bong-Hwan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.744-746
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    • 2013
  • 서버는 사용자의 요청에 따라 정보를 제공한다. 사용자는 외부 혹은 내부 네트워크에서 서버에 접근하여 데이터를 요청하고, 서버는 서버 내의 데이터 스토어에 저장되어 있는 데이터들을 지정된 방식에 맞게 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 일련의 처리 과정들은 서버의 로그로 보관되어지며, 로그는 처리 과정의 세부적인 정보들을 가지고 있다. 서버 관리자는 로그에 기록되어 있는 정보들을 이용해 사용자의 행동을 파악할 수 있으며, 악의적이거나 잘못된 접근 또한 감지할 수 있다. 로그데이터 안에는 접속시간, 사용자 IP, 포트정보, 프로토콜정보, 이벤트 등 사용자가 활동한 흔적들이 기록된다[1]. 어떤 사용자가 언제 어떠한 경로로 어떠한 행위를 하였는지에 대하여 로그는 기록하고 있다. 본 논문에서는 이벤트로 서버에 요청하는 쿼리문과 사용자의 IP주소를 이용하여 사용자의 행동 패턴을 파악하고 분석하며, 분석된 행동 패턴과 사용자 정보를 기반으로 악의적인 접근을 방지하고 통제하고자 한다.

Collaboration Model Design to Improve Malicious Node Detection Rate in MANET (MANET에서 악의적 노드 탐지율 향상을 위한 협업모델 설계)

  • Shin, Eon-Seok;Jeon, Seo-In;Park, Gun-Woo;Ryu, Keun-Ho
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.18 no.3
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    • pp.35-45
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    • 2013
  • MANET has a weak point because it allows access from not only legal nodes but also illegal nodes. Most of the MANET researches had been focused on attack on routing path or packet forwarding. Nevertheless, there are insuffcient studies on a comprehensive approach to detect various attacks on malicious nodes at packet forwarding processes. In this paper, we propose a technique, named DTecBC (detection technique of malicious node behaviors based on collaboration), which can handle more effciently various types of malicious node attacks on MANET environment. The DTecBC is designed to detect malicious nodes by communication between neighboring nodes, and manage malicious nodes using a maintain table. OPNET tool was used to compare with Watchdog, CONFIDANT, SRRPPnT for verifying effectiveness of our approach. As a result, DTecBC detects various behaviors of malicious nodes more effectively than other techniques.

Profile based Malicious Loader Attack Detection and Filtering Method (프로파일 기반 악성 로더 공격탐지 및 필터링 기법)

  • Yoon, E-Joong;Kim, Yo-Sik
    • Convergence Security Journal
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    • v.6 no.2
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    • pp.21-29
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    • 2006
  • Recently, illegal manipulation and forgery threats on computer softwares are increasing. Specially, forge the code of program and disrupt normal operation using a malicious loader program against the Internet application client. In this paper, we first analyze and generate signatures of malicious loader detection. And, we propose a method to secure the application client based on profiling which can detect and filter out abnormal malicious loader requests.

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Anomaly Detection Using the Automatic Creating Inference net Method (추론망 자동 생성기법을 이용한 비정상 침입탐지)

  • Kim, Chan-il;kim, Min-kyung;Shin, Hwa-jong
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.1063-1066
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    • 2004
  • 기존의 침입을 탐지하는 방법은 여러 가지가 있지만, 모든 침입을 다 탐지하지는 못하고 있다. 공격자는 알려지지 않은 취약점을 이용하거나 취득한 패스워드나 ID 계정을 이용하여 공격하고자 하는 시스템에 악의적인 행위를 한다. 이런 침입을 탐지하는 연구는 탐지엔진에 적용될 패턴구성 방법이 핵심이다. 본 논문에서는 기존의 사람이 패턴을 찾는 것을 자동화 시키고, 자동화된 패턴 구축 방법을 직접 시스템에 적용하여 침입을 탐지하는 방법을 제시하고자 한다. 그래서 알려지지 않은 침입을 탐지하기 위해 전문가 시스템을 이용하고 패턴을 지식 베이스화하는 작업과 그 지식을 추론할 수 있는 추론망을 추론망 자동 생성 기법으로 구성하여 비정상적인 침입을 탐지하는 방법을 본 논문에서 제시하고자 한다.

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Attacks and Countermeasures of Telemedicine Support Services Environment (원격 의료지원 서비스 환경의 공격 기법과 대응 방안)

  • Hur, Yun-A;Hong, Gun-Mok;Lee, Keun-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2015.04a
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    • pp.474-476
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    • 2015
  • U-Healthcare는 언제 어디서나 환자의 생체 건강을 관리하고 유지할 수 있도록 하는 정보통신기술이다. U-Healthcare통신은 대부분 무선통신을 사용하여 검진 결과나 위급 시에 감지된 환자의 정보를 병원 서버로 전송한다. 이 때 U-Healthcare기기나 병원 서버에 악의적인 행위자가 DDoS공격을 하면 환자의 정보는 병원서버까지 전송되지 못해 병원의 도움을 받을 수 없는 상황이 발생된다. 이에 대응하기 위하여 본 논문은 U-Healthcare 통신 공격 패턴과 시나리오를 빅데이터로 구축한다. 그 후 악의적인 사용자가 U-Healthcare기기나 서버를 공격하면 DB와 연동하여 일치된 공격을 막을 수 있다. 앞으로 원격의료 서비스에서 나타날 수 있는 보안 위협을 알아보고, 빅데이터를 활용하여 보안 위협에 대응할 수 있는 방법을 제안한다.

The Analysis of Windows system that infected by USB-Based Malware (USB 기반 악성코드 감염 윈도우 피해시스템 분석 연구)

  • Choi, Yun-Mi;Jung, Ji-Hoon;Hwang, Hyeon-Uk;Noh, Bong-Nam
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.758-761
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    • 2010
  • 악성코드는 P2P, 전자메일, 메신저나 저장매체, 인터넷 사이트 등 여러 가지 경로를 통해 전파된다. 특히 USB 기반 악성코드는 USB가 시스템에 연결될 때 악성코드를 자동 실행시키고, 로컬 드라이브 영역에 자기복제를 하는 등 특정 행위를 보인다. 포렌식 수사에서는 이러한 악의적 행위를 빠르게 분석하고 여러 가지 증거를 수집하여 감염의 원인을 신속하게 파악하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 USB 기반 악성코드에 감염된 시스템의 피해 흔적을 분석하고 패턴을 정형화하여 USB 기반 악성코드의 감염 여부를 판별하는 방법론을 제시한다.