• 제목/요약/키워드: Botnet Detection

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

  • 강동완;임채태;정현철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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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.

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

  • 김도훈;인호;정현철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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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.

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

  • 김대현;이지수;문종인;박정우;유동영
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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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.

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

  • 김도훈;이택;신승용;인호;정현철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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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.

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

  • 권종훈;임채태;최현상;정현철;이희조
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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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.

DDoS 공격에 대한 분석 및 대응방안 (Analysis of DDoS Attack and Countermeasure: Survey)

  • 홍성혁
    • 디지털융복합연구
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    • 제12권1호
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    • pp.423-429
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    • 2014
  • DDoS 공격은 DoS 공격의 업그레이드 된 공격방법으로 수많은 DoS 공격이 한 사람의 공격자에 의해 동시에 일어나게 하는 것이다. 초기에는 공격자가 공격 대상을 마비시킬 정도로 수많은 공격 PC를 소유할 수 없기 때문에 이론적인 공격기법이 불과 몇 년 사이에 IT환경이 빠른 속도로 성장하고 악성코드를 이용하여 많은 사용자의 개인 PC를 Botnet화 할 수 있는 방법 등이 발견되면서 사용자들에게 엄청난 손실을 가져올 수 있는 최악의 공격기법이 되었다. 또한 DDoS 공격은 공격의 원인을 찾는 발생지를 찾기 힘들기 때문에 그에 대한 이후 처리에도 문제가 사회적으로 파장이 심각하여 본 연구에서는 DDoS 공격에 대한 분석과 대응책을 제시한다.

스마트폰에서 효율적인 봇 탐지 기법 (An Efficient Bot Detection Mechanism in Smartphones)

  • 최우진;박지연;정진만;허준영;전광일
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.61-68
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    • 2015
  • 최근 스마트폰의 급속한 확대로 다양한 형태의 보안 위협이 증가하고 있다. 그 중 감염된 스마트폰은 개인정보 유출뿐만 아니라 사이버 테러와 같은 DDOS 공격에도 악용될 수 있어 매우 위험하다. 하지만 기존 기법들은 배터리를 사용하는 스마트폰에서는 적합하지 않거나 별도의 저장소를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 스마트폰에서 효율적인 봇 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 수신 트래픽을 대상으로 탐지하는 기존 기법과 다르게 제안 기법은 송신 트래픽만을 대상으로 탐지하므로 수신 트래픽보다 송신 트래픽이 적은 스마트폰에서 더욱 에너지 효율적이다. 또한 의도하지 않은 트래픽을 유발하는 로그 정보들을 외부 통합 서버에 수집하여 봇뿐만 아니라 봇넷을 탐지할 수 있다. 제안 기법을 안드로이드 스마트폰에서 구현하고 성능 평가를 한 결과 효과적으로 봇을 탐지할 수 있음을 확인하였다.

명령제어서버 탐색 방법 - DNS 분석 중심으로 (A Study of Command & Control Server through Analysis - DNS query log)

  • 천양하
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제8권12호
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    • pp.1849-1856
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    • 2013
  • 서비스 거부공격, 즉 DDoS(Destribute Denial of Service) 공격은 정상적인 사용자가 서비스를 이용하지 못하도록 방해하는 공격 기법이다. DDoS 공격에 대응하기 위해서는 공격주체, 공격대상, 그리고 그 사이의 네트워크를 대상으로 다양한 기법들이 연구개발 되고 있으나 모두 완벽한 답이 되지 못하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 DDoS 공격이 발생하는 근원지에서 공격의 사전 준비작업 혹은 공격에 이용되는 봇이나 악성코드 등이 발생시키는 네트워크 트래픽의 분석을 통해 발견된 악성코드 및 봇을 제거하거나 공격 트래픽을 중도에서 차단함으로써 DDoS 공격에 대해 효율적으로 대응하는 방법을 개발하는 것을 목적으로 한다.

HAS-Analyzer: Detecting HTTP-based C&C based on the Analysis of HTTP Activity Sets

  • Kim, Sung-Jin;Lee, Sungryoul;Bae, Byungchul
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제8권5호
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    • pp.1801-1816
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    • 2014
  • Because HTTP-related ports are allowed through firewalls, they are an obvious point for launching cyber attacks. In particular, malware uses HTTP protocols to communicate with their master servers. We call this an HTTP-based command and control (C&C) server. Most previous studies concentrated on the behavioral pattern of C&Cs. However, these approaches need a well-defined white list to reduce the false positive rate because there are many benign applications, such as automatic update checks and web refreshes, that have a periodic access pattern. In this paper, we focus on finding new discriminative features of HTTP-based C&Cs by analyzing HTTP activity sets. First, a C&C shows a few connections at a time (low density). Second, the content of a request or a response is changed frequently among consecutive C&Cs (high content variability). Based on these two features, we propose a novel C&C analysis mechanism that detects the HTTP-based C&C. The HAS-Analyzer can classify the HTTP-based C&C with an accuracy of more than 96% and a false positive rate of 1.3% without using any white list.

DGA 봇넷 도메인 감지 및 패밀리 분류 연구 동향 (Survey on DGA Botnet Domain Detection and Family Classification)

  • 이정민;강민재;이연준
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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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.