An APT Malicious Traffic Detection Method with Considering of Trust Model

신뢰모형을 고려한 APT 악성 트래픽 탐지 기법

Recently, an intelligent APT(Advanced Persistent Threat) attack which aims to a special target is getting to be greatly increased. It is very hard to protect with existing intrusion detection methods because of the difficulties to protect the initial intrusion of malicious code. In this paper, we analyze out-bound traffics to prevent call-back step after malicious code intrusion, and propose an APT malicious traffic detection method with considering of trust. The proposed method is expected to provide a basement to improve the detection rate in comparing with that of existing detection methods.

최근 특정 대상을 목표로 하는 지능적이고 지속적인 공격(APT: Advanced Persistent Threat)이 급속히 증가하고 있다. APT는 악성코드 유입 시 완벽한 방어가 불가능하기 때문에 일반적인 탐지 기법으로 대응이 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 악성코드 침투 이후의 콜백 단계를 차단하기 위하여 아웃바운드 트래픽을 분석하고 신뢰도를 기반으로 한 APT 공격 탐지기법에 대해 제안한다. 제안기법은 기존 탐지기법에 비해 탐지율을 크게 높이는 기반을 제공한다.