• Title/Summary/Keyword: Botnet

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System Hardening and Security Monitoring for IoT Devices to Mitigate IoT Security Vulnerabilities and Threats

  • Choi, Seul-Ki;Yang, Chung-Huang;Kwak, Jin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • v.12 no.2
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    • pp.906-918
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    • 2018
  • The advent of the Internet of Things (IoT) technology, which brings many benefits to our lives, has resulted in numerous IoT devices in many parts of our living environment. However, to adapt to the rapid changes in the IoT market, numerous IoT devices were widely deployed without implementing security by design at the time of development. As a result, malicious attackers have targeted IoT devices, and IoT devices lacking security features have been compromised by attackers, resulting in many security incidents. In particular, an attacker can take control of an IoT device, such as Mirai Botnet, that has insufficient security features. The IoT device can be used to paralyze numerous websites by performing a DDoS attack against a DNS service provider. Therefore, this study proposes a scheme to minimize security vulnerabilities and threats in IoT devices to improve the security of the IoT service environment.

Botnet Traceback Based on Honeypot Using Memory Analysis (메모리 감시를 이용한 허니팟 기반의 봇넷 역추적)

  • Park, Chan-Ho;Kang, Kweon-Hak;Kwon, Young-Chan;Jang, Hee-Jin;Kim, Chul-Ho
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.06d
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    • pp.25-28
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    • 2007
  • 최근 인터넷에서는 붓넷을 기반으로 한 스팸 발송, 분산 서비스 거부 공격 등이 급증하고 있으며 이는 인터넷 기반 서비스에 큰 위협이 되고 있다. 간접 통신 메커니즘을 사용하는 봇넷 공격에 대한 근본적인 대응을 지원하는 역추적 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 메모리 감시 기반의 봇넷 역추적 기술을 제안한다. 이 기술은 메모리 감시 기술을 이용하여 봇 서버의 행위를 감시하며, 네트워크 감시를 통하여 봇 서버로 감염된 허니팟이 오용될 위험성을 낮춘다. 또한 봇 서버 정보에 대한 자동분석기능을 제공하여 공격탐지와 동시에 봇넷의 C&C 서버를 빠르게 추적한다.

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Design of Markov Chain Model for Variable-Length Botnet Traffic Classification (가변 길이의 봇넷 트래픽 분류를 위한 마코브 체인 모델 설계)

  • Lee, Hyun-Jong;Euh, Seong-Yul;Kim, Jeong-Mi;Kim, Jun-Ho;Kim, Young-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.968-971
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    • 2019
  • 본 논문에서는 정상과 봇넷 트래픽을 분류하기 위해 트래픽 데이터에서 페이로드 패턴을 추한다. 추출된 가변 길이의 패턴으로 마코브 체인 분류 모델을 학습한다. 마코브 체인 모델은 상태 변이 확률을 계산하며, 봇넷 트래픽에서 나타나는 규칙적인 패턴을 학습하기 적합하다. 모델 성능 개선을 위해서 페이로드 패턴의 최소 길이와 마코브 체인 모델의 최적 상태 수 파라미터를 찾는다. 다중 분류 실험 결과로 약 0.95의 정확도와 0.02의 오탐률을 보였다.

Detection System of Hidden Javascript URLs in Web Source Codes (웹 소스코드에 은닉된 Javascript URL 점검체계)

  • Park, Hweerang;Cho, Sangil;Park, JungKyu;Cho, Youngho
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2019.01a
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    • pp.119-122
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    • 2019
  • 최근 웹 변조 공격은 대형 포탈, 은행, 학교 등 접속자가 많은 홈페이지에 악성 URL을 불법 삽입하여 해당 URL을 통해 접속자 PC에 자동으로 악성코드 유포하고 대규모 봇넷(botnet)을 형성한 후 DDoS 공격을 수행하거나 감염 PC들의 정보를 지속적으로 유출하는 형태로 수행된다. 이때, 홈페이지에 삽입되는 악성 URL은 탐지가 어렵도록 Javascript 난독화 기법(obfuscation technique) 등으로 은밀히 삽입된다. 본 논문에서는 웹 소스코드에 은닉된 악성 Javascript URL들에 대한 일괄 점검체계를 제안하며, 구현된 점검체계의 prototype을 활용하여 점검성능에 대한 시험결과를 제시한다.

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A Study on Network Based Light-weight Botnet Detection System (네트워크 기반의 경량 봇넷 탐지 시스템에 관한 연구)

  • Kang, Dong-Wan;Im, Chae-Tae;Jung, Hyun-Chul
    • 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.

Threshold estimation methodology for detection of Botnet malicious activity (봇넷의 악성행위 탐지를 위한 임계치 측정 방법론)

  • Kim, Do-Hoon;In, Hoh Peter;Jeong, Hyun-Cheol
    • 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.

A Study on the Mozi Botnet Detection Model Using DHT Protocol Traffics (DHT 프로토콜 트래픽을 활용한 Mozi 봇넷 탐지 모델에 관한 연구)

  • Dea-Hyeon Kim;Ji-Sue Lee;Jong-In Mun;Jung-Woo Park;Dong-Young Yoo
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.05a
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    • pp.147-148
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    • 2023
  • 확장하는 디지털 인프라에 발맞추어 IoT 산업또한 점점 시장을 넓히고 있다. IoT 보안위협에 대한 대응준비는 아직 미흡하며 Mozi 봇넷 등 신규 IoT 봇넷의 등장과 증가하는 피해사례는 상황을 더욱 악화시키고 있다. 이에 본 논문에서는 Mozi 봇넷의 동작 원리를 기반으로 한 DHT 프로토콜의 흐름의 특징을 네트워크 로그에서 추출하고 이를 기계학습에 적용하는 탐지모델을 제안한다.

The Gradation Mining Process for Active Botnet Detection and Management (능동형 봇넷 탐지 및 관리를 위한 단계적 마이닝 프로세스)

  • Do-Hoon Kim;;Sung-yong Shin;Hoh Peter In;HyunCheol Jeong
    • 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.

An Analysis on Botnet Traffic (봇넷 트래픽 특성 분석: 사례 연구)

  • Yu-Seung Kim;Hyun-Sang Choi;In-Hwan Kim;Jong-Hun Kwon;Heejo Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.1429-1432
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    • 2008
  • 최근 DDoS 공격의 의도와 공격형태가 날로 다양해지고 그 피해규모가 심각해짐에 따라 DDoS를 탐지하고 이를 방어하기 위한 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 한편, 봇넷은 이러한 DDoS 공격을 수행하는 도구로서 여러 연구기관들에 의해 새로운 위협적인 요소로 보고되고 있다. 본 연구에서는 보안상 상대적으로 취약하다고 알려져 있는 교내망에서 실제 봇넷 트래픽을 찾아내고 분석하였다. 이를 통해 봇넷의 특성을 밝혀내고 이와 관련된 연구의 기초자료로 사용될 수 있을 것이다.

Cooperative Architecture for Botnet Detection and Management (봇넷의 탐지 및 관제 시스템 설계)

  • Jonghoon Kwon;Chaetae Im;Hyunsang Choi;Hyuncheol Jeong;Heejo Lee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2008.11a
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    • pp.1517-1520
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    • 2008
  • 최근의 사이버 공격은 경쟁사에 대한 DDoS 공격과 기밀정보 유출, 일반 사용자들의 금융정보 유출, 광고성 스팸메일의 대량 발송 등 불법 행위를 대행해주고 경제적 이득을 취하려는 의도로 바뀌어 가고 있다. 그 중심에 있는 봇넷은 봇이라 불리는 감염된 호스트들의 네트워크 집단으로서 일련의 거의 모든 사이버 공격에 이용되고 있다. 이러한 봇넷은 수 많은 변종과 다양한 탐지 회피 기술로 그 세력을 확장해가고 있지만 마땅한 총괄적 대책은 미흡한 것이 현실이다. 이 논문에서는 날이 갈수록 위협을 더해가는 봇넷을 빠르게 탐지하고 대응하기 위해 ISP 사업자들 간, 혹은 국가 간에 걸친 사회 전반적인 협력을 통한 봇넷 탐지 및 관리 시스템 구조를 제안한다.