최근 인터넷 웜은 악성코드 중 가장 빠른 속도로 확산하면서 정보 유출, 시스템 결함 등을 일으킬 수 있는 주요한 위협이 되고 있다. 특히, 복수의 인터넷 웜과 변종 웜이 동시 다발적으로 확산하면서 기존 인터넷 웜 대응 방식으로는 한계가 된다는 것을 여실히 보여주고 있다. 이러한 다양한 인터넷 웜에 효과적으로 대응하기 위해서는 복수 웜의 확산 방식을 이해하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 기존의 단일 웜 확산 모델을 개선하여 복수 변종 웜 확산에 대한 정확한 모델링을 목표로 하고, 다양한 실험을 통하여 복수 웜 확산의 양상을 분석한다.
현재 나날이 인터넷 웜의 종류 및 피해가 증가하는 상황에서 웜 공격에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 시뮬레이션은 인터넷 웜을 연구하는 데 가장 많이 사용하는 방법 중의 하나인데, 일반적으로 대규모 네트워크상에서 동작하는 웜을 시뮬레이션하기 위해서는 비용 및 시간의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 모델링 네트워크를 사용한 시뮬레이션 방법도 많이 사용되는데, 모델링 네트워크 시뮬레이션 방법은 개별 웜을 효과적으로 적용하기 힘들다는 문제가 존재한다. 이에 본 논문에서는 대규모 인터넷 웜 시뮬레이션을 효과적으로 수행할 수 있도록 하는 웜 공격의 표현 기법과 표현된 웜 공격을 시뮬레이션 적용시킬 수 있는 매핑 기법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 웜 공격의 표현 및 시뮬레이터로의 매핑 기법을 통하여 개별 웜을 좀 더 세밀히 표현할 수 있게 된다. 따라서 웜 공격 시뮬레이션 시, 모델링 네트워크 시뮬레이션의 특징인 빠른 수행 시간을 가짐과 동시에 개별 웡 공격을 세밀히 표현할 수 있게 된다.
인터넷에 대한 의존도가 증가하면서 인터넷 웜에 대한 연구의 필요성이 증가하게 되었다. 인터넷 웜을 연구하는 데 가장 많이 사용하는 방법 중의 하나는 시뮬레이션인데, 대규모 네트워크상에서 동작하는 웜을 시뮬레이션 하는 데에는 성능, 확장성 등의 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 대규모 인터넷 웜, 특히 RCS(Random Constant Spreading) 특성을 갖는 웜을 시뮬레이션 할 때 발생하는 문제점을 줄여, 효율적인 시뮬레이션이 가능하도록 하는 hybrid 모델링 방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 hybrid모델은 epidemic모델과 유체 모델을 사용한 모델링 네트워크와 패킷 네트워크의 연동을 통하여 시뮬레이션을 수행하도록 하였으며, 이로 인하여 일반적인 모델링 기법의 장점인 빠른 수행 시간을 가짐과 동시에 패킷 네트워크를 이용하여 동적으로 인자값을 업데이트할 수 있게 되었다. 또한, 한 번의 시뮬레이션을 통해 모델링 네트워크로부터 거시적인 정보와 패킷 네트워크로부터 세부적인 정보를 모두 얻을 수 있다. 그리고 본 논문에서는 RCS 특성을 가지는 웜의 한 종류인 코드레드 웜에 대한 실험을 수행하여 hybrid 모델의 적합성을 보여주었다.
인터넷 웜은 분산 서비스 거부 공격 등을 통해 트래픽 장애를 유발하므로 인터넷 인프라를 사용 불능으로 만들 수 있고, 침입 기능을 갖고 있어 중요 서버를 장악하여 개인의 정보를 유출시키는 등 치명적인 피해를 일으키고 있다. 그러나 이러한 인터넷 웜을 탐지하여 대응하는 기존의 기법은 웜의 지역화된 특징만을 이용하거나 이미 알려진 웜에만 대응 가능한 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 알려지지 않은 웜을 상대적으로 빠른 시점에 탐지하기 위해 웜의 거시적 행위 특성을 추출하여 탐지하는 기법을 제안 한다. 이를 위해 원의 거시적인 행위를 논리적으로 정의하고, IP 패킷 환경에서 호스트간 직접적으로 전파 되는 웜을 탐지하는 기법을 제시하며, 이 기법이 실제 적용 되었을 때 웜 확신의 억제 효과를 시뮬레이션을 통해 보인다. IP 패킷 환경은 응답 시간에 대해 민감하므로 제안된 기법이 구현되었을 때 요구하는 시간을 측정하여 제시하고, 이를 통해 상대적으로 큰 오버헤드 없이 제안된 기법이 구현될 수 있음을 보인다.
인터넷 웜은 컴퓨터 네트워크를 이용하여 자기 자신을 자동으로 복제해서 전파하는 프로그램이다. 컴퓨터간의 네트워크 연결이 증가함에 따라 인터넷 웜은 급격해 확산되었고 큰 위협으로 남아있다. 코드 레드, 님다, 슬레머 같은 인터넷 웜의 특성과 이들의 활동을 억제하는 방법을 찾기 위해서 웜이 전파되는 특성을 연구하려는 많은 시도가 있었다. 네트워크 특징들이 인터넷 웜 전파에 미치는 영향은 모델의 간단성과 유사성 때문에 주로 의학계에서 사용되는 전염병 전파 모델을 이용하여 모델링이 되었다. 이런 의학계 모델링은 널리 사용되면서 여러 개선된 모델들이 다양하게 제안되었다. 우리는 이전의 제안된 모델들의 문제점을 분석한 후 통계적 방법을 사용하여 정확도를 높이는 새로운 방법의 웜 전파 모델링을 제안한다.
단순한 소통 미디어였던 소셜 미디어가 최근에는 트위터, 페이스북을 중심으로 활성화되면서 소셜 네트워크 서비스의 활용 및 중요성이 점차 커지고 있다. 기업들은 소셜 네트워크의 빠른 정보 확산 능력을 통해 마케팅에 적극 활용하고 있지만, 정보 확산 능력이 커지면서 이에 대한 역기능 또한 증가하고 있다. 소셜 네트워크는 사용자들의 친분 및 관계를 기반으로 형성되고 소통하기 때문에 스팸, 악성코드 유포에 대한 효과 및 확산 속도가 매우 빠르다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 악성 데이터 확산에 영향을 미치는 파라미터들을 도출하고, XSS Worm과 Koobface Worm의 확산 실험을 통해 각각의 파라미터들의 확산 능력을 비교 분석한다. 또한, 소셜 네트워크 환경에서의 구조적 특징을 고려하여 정보 확산에 영향을 미치는 파라미터에 기반 한 악성 데이터 확산 모델을 제안한다. 본 논문이 제안하는 방법의 실험을 위해 역학 모델인 SI 모델을 기반으로 BA모델과 HK모델을 구성하여 실험을 진행하고, 실험의 결과로 XSS Worm과 Koobface Worm의 확산에 영향을 미치는 파라미터는 군집도와 근접 중심성임을 확인할 수 있었다.
The security threat posed by worms has steadily increased in recent years. This paper discusses the application of the optimal and sub-optimal Internet worm control via Pontryagin's maximum principle. To this end, a control variable representing the optimal treatment strategy for infectious hosts is introduced into the two-factor worm model. The numerical optimal control laws are implemented by the multiple shooting method and the sub-optimal solution is computed using genetic algorithms. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed optimal and sub-optimal strategies. It also provides a theoretical interpretation of the practical experience that the maximum implementation of treatment in the early stage is critically important in controlling outbreaks of Internet worms. Furthermore, our results show that the proposed sub-optimal control can lead to performance close to the optimal control, but with much simpler strategies for long periods of time in practical use.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.484-510
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2017
Network security is rapidly developing, but so are attack methods. Network worms are one of the most widely used attack methods and have are able to propagate quickly. As an active defense approach to network worms, the honeynet technique has long been limited by the closed architecture of traditional network devices. In this paper, we propose a closed loop defense system of worms based on a Software-Defined Networking (SDN) technology, called Worm-Hunter. The flexibility of SDN in network building is introduced to structure the network infrastructures of Worm-Hunter. By using well-designed flow tables, Worm-Hunter is able to easily deploy different honeynet systems with different network structures and dynamically. When anomalous traffic is detected by the analyzer in Worm-Hunter, it can be redirected into the honeynet and then safely analyzed. Throughout the process, attackers will not be aware that they are caught, and all of the attack behavior is recorded in the system for further analysis. Finally, we verify the system via experiments. The experiments show that Worm-Hunter is able to build multiple honeynet systems on one physical platform. Meanwhile, all of the honeynet systems with the same topology operate without interference.
최근 빠른 속도로 확산되는 인터넷 웜은 인터넷은 물론 융합망에서도 주요한 위협이 될 것으로 예상된다. 이러한 인터넷 웜에 대응하기 위해서는 웜의 확산 방식과 웜 확산에 영향을 끼치는 융합 요소를 연구하는 것이 필수적이다. 본 논문은 융합망 환경에서 웜 확산에 대한 정확한 모델링을 그 목표로 한다. 이를 위하여 다양한 실험을 통하여 융합망 환경에서 웜 확산의 양상을 분석한다.
인터넷 웜 조기 탐지 기법의 대표적인 기술 중 하나인 바이러스 쓰로틀링[5, 6]은 호스트에서 생성되는 접속 요청 패킷을 지연시킴으로써 인터넷 웜의 전파를 줄이는 방법이다. 그러나 기존 바이러스 쓰로틀링은 웜의 발생 시기를 판단하는데 있어서 지연된 접속 요청 패킷의 개수만을 이용한다. 이 때문에 낮은 비율로 웜 패킷을 생성시키는 인터넷웜의 경우에는 웜 탐지 시간이 느린 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위해서 지연 큐 길이의 가중치 평균(Weighted Average Queue Length)를 구하고, 그것의 성향을 반영하여 웜 탐지 시간을 단축하고자 한다. 뿐만 아니라 본 논문에서 제안한 알고리즘은 지연큐 변화 성향 반영으로 생길 수 있는 웜 탐지의 오판 가능성을 낮추도록 설계되었다. 그리고 실제 실험을 통해서 본 논문에서 제안한 알고리즘의 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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