• 정보보호학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.165-172
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• 2006

누구나 인터넷에 접속할 수 있는 환경이 구축됨에 따라 해킹, 악성코드 등의 다양한 위협도 함께 등장하고 있다. 그 중 인터넷 웜은 1.25 대란과 같이 국가 기간망을 뒤흔들 수 있는 위협으로 인식되고 있다. 본 논문은 인터넷 환경에서 웜 확산의 모델링을 그 목표로 한다. 이를 위해 인터넷 원에 적용 가능한 확산 모델을 제안하고, 인터넷 환경에서 웜에 적용하여 동작을 분석한다. 제안 모델은 고속의 인터넷 웡 확산에 따른 영향을 분석함으로써 인터넷 웜의 확산을 보다 정확하게 예측할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제5권1호
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• pp.33-40
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• 2009

Ever since the network-based malicious code commonly known as a 'worm' surfaced in the early part of the 1980's, its prevalence has grown more and more. The RCS (Random Constant Spreading) worm has become a dominant, malicious virus in recent computer networking circles. The worm retards the availability of an overall network by exhausting resources such as CPU capacity, network peripherals and transfer bandwidth, causing damage to an uninfected system as well as an infected system. The generation and spreading cycle of these worms progress rapidly. The existing studies to counter malicious code have studied the Microscopic Model for detecting worm generation based on some specific pattern or sign of attack, thus preventing its spread by countering the worm directly on detection. However, due to zero-day threat actualization, rapid spreading of the RCS worm and reduction of survival time, securing a security model to ensure the survivability of the network became an urgent problem that the existing solution-oriented security measures did not address. This paper analyzes the recently studied efficient dynamic network. Essentially, this paper suggests a model that dynamically controls the RCS worm using the characteristics of Power-Law and depth distribution of the delivery node, which is commonly seen in preferential growth networks. Moreover, we suggest a model that dynamically controls the spread of the worm using information about the depth distribution of delivery. We also verified via simulation that the load for each node was minimized at an optimal depth to effectively restrain the spread of the worm.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.81-86
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• 2008

최근 빠른 속도로 확산되는 Code Red Worm, Slammer Worm과 같은 인터넷웜은 인터넷에 서 주요한 위협이 되고 있다. 이러한 인터넷 웜을 막기 위해서는 웜의 확산 방식과 웜 확산에 영향을 끼치는 인터넷 환경을 이해하는 것이 필수적이다. 본 논문은 인터넷 환경에 따른 웜 확산의 정확한 모델링을 그 목표로 한다. 이를 위하여 다양한 실험을 통하여 주소 체계와 인터넷 속도에 따른 웜 확산의 양상을 분석한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.43-53
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• 2007

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.333-341
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• 2006

최근의 웜은 CPU자원, 네트워크 대역폭등 주어진 자원을 최대한 소모하여 네트워크 전체 가용성을 심각히 저해하는 랜덤확산형(Random Constant Spreading) 웜이 점차 늘어나고 추세이다. 본 논문에서는 이러한 웜의 화산을 동적으로 억제하기 위하여 선호적 성장 특성을 가지는 멱함수 네트워크를 분석한다. 그리고 이러한 네트워크에서 공통적으로 나타나는 전달노드의 깊이분포 특성을 이용하여 랜덤확산형 웜을 동적으로 제어하는 모델을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 각 노드의 부하가 최소화되면서 월 확산이 효과적으로 제어됨을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권3B호
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• pp.551-557
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• 2010

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.

• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권6호
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• pp.839-846
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• 2005

최근 정보기술의 발달로 통신, 방송, 인터넷 등의 모든 서비스들이 하나의 네트워크로 통합되는 광대역 통합망이 등장하게 되었다. 그러나 이에 대한 역기능으로 다양한 위협이 등장하고 있으며, 그 중 인터넷 웜과 같은 악성 코드는 국가 기간망을 뒤흔드는 혼란을 초래할 수 있다. 본 논문은 고성능 네트워크 환경에서 웜 확산에 대한 정확한 예측을 그 목표로 한다. 이를 위해 인터넷 쉽게 적용 가능한 확산 모델을 살펴보고, 여러 인터넷 웜을 적용하여 인터넷 환경에서 동작 방식을 분석한다. 제안 모델은 웜 확산 단계와 대응 단계에 따른 영향을 분석하여 인터넷 웜의 확산 규모와 속도를 보다 정확하게 예측할 수 있다. 본 논문의 결과는 광대역 통합 네트워크와 같은 고성능 네트워크에도 적용할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.125-134
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• 2014

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.