• 정보보호학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.51-61
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• 2009

최근 인터넷 상에서 봇넷을 이용한 사이버 공격이 증가하고 있으며, 이러한 공격들은 금전적 이득을 목적으로 하고 있어 범죄화 양상을 보이고 있다. 봇넷을 이용하는 사이버 공격으로는 스팸 발송, 분산서비스 거부(DDoS) 공격, 악성코드 및 맬웨어(malware) 전파, 피싱, 개인정보 유출 등이 있다. IRC나 HTTP 봇넷과 같은 중앙 봇넷은 그 탐지나 완화 방법의 연구가 다수 존재하지만, P2P 봇넷에 대한 연구는 아직 초기 단계이다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 공격의 능동적 분석에 활용되는 허니넷을 이용하여 P2P 기반 Storm 봇 중의 하나안 Peacomm 봇이 발생시키는 트래픽을 분석하였다. 그 결과 Peacomm 봇이 P2P를 통해 광범위한 외부 네트워크의 좀비를 대상으로 다량의 UDP 패킷을 발생시키는 것을 확인하였다. 또한 이를 통해 Peacomm 붓이 봇넷의 규모를 유지하거나 확장한다는 것을 알 수 있었다. 이는 P2P 봇넷을 탐지하고 완화시킬 수 있는 대응기술 마련의 기초로써 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.19-23
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• 2015

분산 서비스 거부 공격은 공격자가 한 지점에서 서비스 공격을 수행하는 형태를 넘어서 광범위한 네트워크를 이용하여서 다수의 공격 지점에서 한 곳을 집중적이게 공격을 하는 형태의 서비스 거부 공격이다. 특정 서버나 클라이언트에게 많은 접속 시도를 만들어서 정상적인 서비스를 사용하지 못하게 하는 방법 등등의 공격이 있다. DDoS 공격의 대응 방법에는 관리적 측면과 기술적 측면의 대응 이 두 가지를 제안 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.967-970
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• 2011

본 논문에서는 커널 모드에서 악성 봇이 호스트를 전염 시키는 순간 나타나는 일반적인 행동 특성들을 기반으로 효과적인 악성 봇 탐지가 가능한 프로그램을 구현하였다. 구현된 프로그램은 false-positive(오탐지)를 줄이기 위해서 악성 봇의 전염 과정에서 발생하는 복제 행동, 레지스트리 등록, uninstall 등록, 복제된 파일의 경로 정보 그리고 사용할 API 임포트 정보 등과 같은 악성 행위 탐지 기준 6가지를 고려한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.446-449
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• 2020

다크웹을 이용한 사이버 범죄율이 국내외에서 가파르게 상승 중이다. 그러나 다크웹의 특성상 숨겨져 있는 인터넷 영역에서 공유되는 악성코드들을 찾기란 어렵다. 특히 다크웹상 여러 서비스들은 크롤러 bot과 같은 정보 수집을 막고자 다양한 기법을 적용하고 있다. 따라서 우리는 기존의 연구 방법에 따라 다크웹 상의 URL을 수집한 후, 추가적으로 다운로더를 만들어 exe, zip과 같은 특정 형식의 파일을 수집하였다. 앞으로 해당 파일들은 통합 바이러스 스캔 엔진에서 검사하여 의심 파일들을 분별할 예정이다. 의심 파일들은 정적 / 동적 분석을 통해 상세한 보고서를 제출하여 향후 다크웹 내의 악성코드 분포 / 출처 분석에 유의미한 결과를 도출할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.463-468
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• 2021

IoT는 기술의 발전과 IoT 기기의 보급 및 서비스의 활성화로 폭발적인 증가세를 보이고 있지만, 최근 다양한 봇넷의 활동에 의해 심각한 보안 위험과 재정적 피해가 발생하고 있다. 따라서 이러한 봇넷의 활동을 정확하고 빠르게 탐지하는 것이 중요하다고 할 수 있다. IoT 환경에서의 보안은 최소한의 프로세싱 성능과 메모리로 운영을 해야 하는 특성이 있는 만큼, 본 논문에서는 탐지를 위한 최소한의 특성을 선택하고, KNN(K-Nearest Neighbor), Naïve Bayes, Decision Tree, Random Forest와 같은 머신러닝 알고리즘이 봇넷의 활동을 탐지하는 성능을 비교연구 하였다. Bot-IoT 데이터셋을 사용한 실험 결과는 적용한 머신러닝 알고리즘 중 KNN이 DDoS, DoS, Reconnaissance 공격을 가장 효과적이고 효율적으로 탐지할 수 있음을 보여주었다.

• 융합보안논문지
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• 제22권1호
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• pp.19-27
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• 2022

ICT 기술의 혁신적인 발전에 따라 해커의 해킹 수법도 정교하고 지능적인 해킹기법으로 진화하고 있다. 이러한 사이버 위협에 대응하기 위한 위협탐지 연구는 주로 해킹 피해 조사분석을 통해 수동적인 방법으로 진행되었으나, 최근에는 사이버 위협정보 수집과 분석의 중요성이 높아지고 있다. 봇 형태의 자동화 프로그램은 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하기 위해 홈페이지를 방문하여 악성코드를 추출하는 다소 능동적인 방법이다. 그러나 이러한 방법도 이미 악성코드가 유포되어 해킹 피해를 받고 있거나, 해킹을 당한 이후에 식별하는 방법이기 때문에 해킹 피해를 예방할 수 없는 한계점이 있다. 따라서, 이러한 한계점을 극복하기 위해 사이버 거점을 식별, 관리하면서 위협정보를 획득 및 분석하여 실질적인 위협을 탐지하는 모델을 제안한다. 이 모델은 방화벽 등의 경계선 외부에서 위협정보를 수집하거나 위협을 탐지하는 적극적이고 능동적인 방법이다. 사이버 거점을 활용하여 위협을 탐지하는 모델을 설계하고 국방 환경에서 유효성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1-8
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• 2016

Nowadays, distributed denial of service (DDoS) attacks on web sites reward attackers financially or politically because our daily lifes tightly depends on web services such as on-line banking, e-mail, and e-commerce. One of DDoS attacks to web servers is called HTTP-GET flood attack which is becoming more serious. Most existing techniques are running on the application layer because these attack packets use legitimate network protocols and HTTP payloads; that is, network-level intrusion detection systems cannot distinguish legitimate HTTP-GET requests and malicious requests. In this paper, we propose a practical detection technique against HTTP-GET flood attacks, based on the access behavior of inline objects in a webpage using NetFlow data. In particular, our proposed scheme is working on the network layer without any application-specific deep packet inspections. We implement the proposed detection technique and evaluate the ability of attack detection on a simple test environment using NetBot attacker. Moreover, we also show that our approach must be applicable to real field by showing the test profile captured on a well-known e-commerce site. The results show that our technique can detect the HTTP-GET flood attack effectively.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1720-1726
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• 2011

최근 증가하고 있는 DDoS 공격은 공격자가 피해 시스템을 공격하기 전에 미리 좀비PC를 확보해 두어야 한다. 좀비PC는 악성 코드에 감염되어 악성코드 제작자의 의도에 따라 명령을 수행하는 PC로 사용자 자신도 모르게 다양한 불법 행위에 악용된다. 이에 본 논문에서는 보안이 취약한 개인 PC가 좀비PC로 악용되는 경우를 감소시키고 좀비 PC 가능성이 있는 개인 PC의 인터넷 접속을 사전에 차단함으로써 DDoS 공격의 피해를 줄일 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 제안 방안은 개별 PC의 평판을 계산하여 계속적으로 인터넷 접속을 허용할지 말지를 판정한다. 또한, 각종 실험을 통하여 좀비PC가 확산되는 양상과 제안 방안을 적용함으로써 DDoS 공격 감소에 어떠한 영향을 끼치는지 분석하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권5호
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• pp.1445-1462
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• 2012

While botnets are used for various malicious activities, it is well known that they are widely used for email spam. Though the spam filtering systems currently in use block IPs that send email spam, simply blocking the IPs of zombie PCs participating in a botnet is not enough to prevent the spamming activities of the botnet because these IPs can easily be changed or manipulated. This IP blocking is also insufficient to prevent crimes other than spamming, as the botnet can be simultaneously used for multiple purposes. For this reason, we propose a system that detects botnets and zombie PCs based on email spam analysis. This study introduces the concept of "group pollution level" - the degree to which a certain spam group is suspected of being a botnet - and "IP pollution level" - the degree to which a certain IP in the spam group is suspected of being a zombie PC. Such concepts are applied in our system that detects botnets and zombie PCs by grouping spam mails based on the URL links or attachments contained, and by assessing the pollution level of each group and each IP address. For empirical testing, we used email spam data collected in an "email spam trap system" - Korea's national spam collection system. Our proposed system detected 203 botnets and 18,283 zombie PCs in a day and these zombie PCs sent about 70% of all the spam messages in our analysis. This shows the effectiveness of detecting zombie PCs by email spam analysis, and the possibility of a dramatic reduction in email spam by taking countermeasure against these botnets and zombie PCs.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1431-1439
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• 2017

보안 분야에서 악성코드나 이상 행위를 탐지하기 위한 보안 로그의 분석은 매우 중요하며, 악성코드를 탐지하기 위한 이미지 시각화 분석 기술은 많은 선행 연구를 통해 논의되어져 왔다. 이러한 분석 기술은 온라인 게임에도 적용될 수 있다. 최근 온라인 게임에서 악성코드나 게임 봇, 매크로 도구 등의 악용 사례가 증가하므로 인해 정상적으로 게임을 이용하려는 유저들의 이탈이 늘어나는 추세로 서비스의 운영자가 제시간에 필요한 조치를 하지 않을 경우 게임 산업 자체가 무너질 수 있다. 본 논문에서는 분석의 효율성을 향상시키기 위해 로그 파일을 PNG 이미지로 변환하는 방식을 사용한 새로운 이탈 예측 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이미지 변환을 통해 기존의 로그 크기에 비해 52,849배 경량화된 분석이 가능하며 특성 분석이 별도로 필요하지 않은 방식으로 분석에 소요되는 시간을 단축시켰다. 모델의 유효성 검증을 위해서 엔씨소프트의 블레이드 앤 소울 게임의 실제 데이터를 사용하였고, 분석 결과 97%의 높은 정확도로 잠재적인 이탈 유저를 예측할 수 있었다.