• 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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• 제21권3호
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• pp.101-115
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• 2011

봇넷(Botnet)은 이미 해킹당한 좀비 PC들로 구성된 거대한 네트워크이다. 본 논문에서는 대다수의 스팸이 봇넷에 의해 발송되고 있다는 점에 착안하여 스팸메일을 분석하여 봇넷과 좀비 PC들을 탐지할 수 있는 시스템을 설계하고 이를 검증하였다. 특히, 본 논문에서는 국가차원에서 스팸 수집 분석 증거물 확보를 목적으로 KISA에서 운영하고 있는 이메일 스팸 트랩 시스템에서 수집된 방대한 스팸 메일을 분석에 활용하였다. 본 논문에서는 동일한 URL이나 첨부파일을 가진 스팸을 하나의 그룹으로 분류하고, 각 그룹의 전체 IP들이 어느 정도 봇넷의 특정을 가지고 있는지와 그룹 내의 각각의 IP들이 어느 정도 좀비 PC의 특정을 가지고 있는지를 측정하여 봇넷 그룹과 좀비 PC를 판별할 수 있도록 설계하였다. 제안된 시스템의 시뮬레이션 결과 1시간동안 16,030개의 좀비 의심 PC를 추출할 수 있었으며, 이메일 스팸이 좀비 PC를 추적하는데 상당히 유용한 정보를 제공해 줄 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제9권3호
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• pp.3-17
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• 2021

APT(advanced persistent threat) 공격이란 잠행적이고 지속적인 컴퓨터 해킹 프로세스들의 집합으로 특정 실체를 목표로 행해지는 공격이다[1]. 이러한 APT 공격은 대개 스팸 메일과 위장된 배너 광고 등 다양한 방식을 통해서 이뤄진다. 대부분 송장, 선적 서류(Shipment Document), 구매 주문서(P.O.-Purchase Order) 등으로 위장한 스팸 메일을 통해 유포되기 때문에 파일 이름도 동일하게 위와 같은 이름이 사용된다. 그리고 이러한 정보탈취형(Infostealer) 공격이 가장 2021년 2월 첫째 주 가장 많이 발견된 악성 코드였다[2]. Content Disarm & Reconstruction(이하 CDR)은 백신, 샌드박스에서 막아내지 못한 보안 위협에 대하여 파일 내 잠재적 보안 위협 요소를 원천 제거 후 안전한 파일로 재조합하여 악성코드 감염 위험을 사전에 방지할 수 있는 '콘텐츠 무해화 & 재조합' 기술이다. 글로벌 IT 자문기관 '가트너(Gartner)'에서는 첨부파일 형태의 공격에 대한 솔루션으로 CDR을 추천하고 있다. Open source로 공개된 CDR 기법을 사용하는 프로그램으로 'Dangerzone'이 있다. 해당 프로그램은 대부분의 문서 파일의 확장자를 지원하지만, 한국에서 많이 사용되는 HWP 파일의 확장자를 지원하지 않고 있다. 그리고 Gmail은 악성 URL을 1차적으로 차단해주지만 Naver, Daum 등의 메일 시스템에서는 악성 URL을 차단하지 않아 손쉽게 악성 URL을 유포할 수 있다. 이러한 문제점에서 착안하여 APT 공격을 예방하기 위한 HWP 확장자를 지원하는 'Dangerzone' 프로그램, Naver, Daum 메일 내 URL 검사, 배너형 광고 차단의 기능을 수행하는 Chrome extension을 개발하는 프로젝트를 진행했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.27-33
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• 2019

One of serious security threats is a botnet-based attack. A botnet in general consists of numerous bots, which are computing devices with networking function, such as personal computers, smartphones, or tiny IoT sensor devices compromised by malicious codes or attackers. Such botnets can launch various serious cyber-attacks like DDoS attacks, propagating mal-wares, and spreading spam e-mails over the network. To establish a botnet, attackers usually inject malicious URLs into web source codes stealthily by using data hiding methods like Javascript obfuscation techniques to avoid being discovered by traditional security systems such as Firewall, IPS(Intrusion Prevention System) or IDS(Intrusion Detection System). Meanwhile, it is non-trivial work in practice for software developers to manually find such malicious URLs which are hidden in numerous web source codes stored in web servers. In this paper, we propose a security defense system to discover such suspicious, malicious URLs hidden in web source codes, and present experiment results that show its discovery performance. In particular, based on our experiment results, our proposed system discovered 100% of URLs hidden by Javascript encoding obfuscation within sample web source files.