• Review of KIISC
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• v.22 no.8
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• pp.7-14
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• 2012

이메일 스팸메일의 대부분은 악성코드에 감염된 좀비PC에 의해 발송된다. '11년 시만텍 보고서에 따르면 한국발 좀비PC에 의한 스팸메일 발송이 세계 1위를 차지했으며, '12년에도 상위수준을 유지하고 있다. 본 논문에서는 이메일의 패턴 분석을 통해 좀비PC 및 같은 공격명령을 받은 봇넷그룹을 자동으로 탐지하는 시스템을 개발하고, 이를 통해 산출된 다양한 데이터에 대한 분석결과를 제시한다. 좀비PC 및 봇넷그룹 탐지결과는 스팸메일 차단기술로 활용 가능할 뿐 아니라, 악성코드 유포동향 파악 등 다양한 목적의 분석에 활용 가능하다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.800-803
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• 2013

이메일을 기반으로 좀비PC 및 봇넷그룹을 탐지하는 알고리즘은 기존에 연구가 되었으나, 기존의 검증방식은 가상의 메일계정을 이용해 스팸메일을 수집하는 스팸트랩 시스템에서 추출한 이메일을 대상으로 하였다. 본 논문에서는 상용환경의 이메일을 대상으로 좀비PC를 탐지하고, 좀비PC를 이용한 추가 사이버 공격을 예방하기 위해 기존의 알고리즘을 보완하고, 이에 대한 좀비PC 탐지결과를 분석한다. 이를 통해, 주요 포탈 및 기업의 메일서버에서 수신하는 이메일을 대상으로 좀비IP를 탐지하여, 스팸메일을 차단하고 ISP와 연계하여 실제 조치를 유도할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.8
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• pp.1720-1726
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• 2011

The DDoS attacks which are increasing recently must have many zombie PCs before attacking targeted systems by attacker. A zombie PC is infected by attacker's malignant code and may be operated by the his/her special malicious purposes. But most users generally don't know that their PCs are infected and used as zombies by illegal activities covertly. In this paper, we propose a new scheme that decreases vulnerable PCs and isolates them from Internet before being zombie PCs. The proposed scheme point the reputations of connected PCs and decide whether their Internet connections are keeping continuously or not. Also We show the figures how to infect susceptable PCs to zombie PCs, and analyze the decrease effects of DDoS attacks adapted by the proposed scheme with various experiments.

• Convergence Security Journal
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• v.13 no.1
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• pp.79-86
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• 2013

The objective of DDoS Attacks is to simply disturb the services. In recent years, the DDoS attacks have been evolved into Multi-Vector Attacks which use diversified and mixed attacking techniques. Multi-Vector Attacks start from DDoS Attack and Malware Infection, obtain inside information, and make zombie PC to reuse for the next DDoS attacks. These forms of Multi-Vector Attacks are unable to be prevented by the existing security strategies for DDoS Attacks and Malware Infection. This paper presents an approach to effectively defend against diversified Multi-Vector attacks by using Reverse Proxy Group and PMS(Patch Management Server).

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.6
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• pp.1374-1379
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• 2015

Malicious network attacks such as DDoS has no clear measures, the damage is also enormous. In particular, in addition to a network failure, such as leakage of personal information and damage of the communication charge in the case of zombie smartphone is infected, is expected damages of various users. In this study, we extract the zombie smartphone's phenomena and features that appear while the zombie service is running and introduce a corresponding technique to prevent zombie smartphone.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.222-223
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• 2015

Malicious network attacks such as DDoS is no clear preparedness, the damage is also a bar. In particular, when a smartphone is infected to the zombies, the damage such as communication fee billing and leakage of personal information with numerous network failures are expected. In this study, with reference of the features that appear in a zombie PC we extract the zombie smartphone's phenomena and features that appear while the zombie service is running.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.452-455
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• 2015

허니넷이란 공격자에게 인위적으로 침해된 후 공격자의 행동을 관찰할 수 있는 정보보호 체계 중 하나로 사전에 취약한 자원을 준비하여 공격자가 외부에서 접근할 수 있도록 구축하는 것이 일반적이다. 하지만 최근 사이버 공격은 외부에서 발생하기보다는 내부에 좀비PC를 만든 후 내부 경유지로 활용하여 공격하는 것이 추세이다. 따라서 기존 허니넷으로는 내부 경유지를 활용한 공격에 적극적으로 대응할 수 없는 것이 현실이다. '11년 농협 전산망 마비 사태의 경우 유지보수 업체의 PC가 내부 경유지로 활용되어 기업 내부망에 침입한 사례로 공격자는 내부 스캔을 통해 주요 자원을 식별하여 사이버 공격을 수행하였다. 이처럼 내부 경유지를 활용한 공격의 시작점은 내부 스캔단계로 사전에 이를 식별할 수 있다면 많은 피해를 사전에 예방할 수 있을 것이다. 이에 본 논문에서는 내부 스캔공격을 식별할 수 있는 Simple 허니팟을 구현하고 이를 활용한 분산 허니넷을 구축하여 내부공격에 대한 효과적인 대응방안에 대하여 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.607-608
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• 2009

최근 7.7 DDoS 대란과 폭발적인 SPAM 발송과 같은 다양한 봇넷의 악성행위는 정보 시스템에 막대한 악영향을 미친다. 특히, 봇넷의 구조적 특징인 좀비PC의 제어는 네트워크 환경에서는 다양한 악성 행위를 유발한다. 때문에, 봇넷 탐지와 관련한 다양한 연구가 시도되었지만, 탐지의 한계점을 지니고 있다. 즉, 기존의 봇넷 탐지 방법은 임의의 임계값을 설정하고, 그 값을 벗어나는 시점에서 경고를 보내어 탐지하게 된다. 하지만, 전문가에 의한 임계값 설정은 자칫 오탐율과 미탐율을 야기할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 봇넷 탐지를 보다 능동적으로 하기 위하여 특정 타임 윈도우 구간동안의 봇넷이 유발하는 네트워크 트래픽을 분석하고 마르코프 체인을 응용한 학습을 하여 능동적으로 적용 가능한 임계값을 측정 방법론에 대하여 고찰하고자 한다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.20 no.6
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• pp.11-20
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• 2019

Numerous enterprises, organizations and individual users are exposed to large DDoS (Distributed Denial of Service) attacks. DDoS attacks are performed through a BotNet, which is composed of a number of computers infected with a malware, e.g., zombie PCs and a special computer that controls the zombie PCs within a hierarchical chain of a command system. In order to detect a malware, a malware detection software or a vaccine program must identify the malware signature through an in-depth analysis, and these signatures need to be updated in priori. This is time consuming and costly. In this paper, we propose a botnet detection scheme that does not require a periodic signature update using an artificial neural network model. The proposed scheme exploits Word2Vec and accelerated hierarchical density-based clustering. Botnet detection performance of the proposed method was evaluated using the CTU-13 dataset. The experimental result shows that the detection rate is 99.9%, which outperforms the conventional method.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.24 no.3
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• pp.491-498
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• 2014

Recently, cyber terror has been occurred frequently based on advanced persistent threat(APT) and it is very difficult to detect these attacks because of new malwares which cannot be detected by anti-virus softwares. This paper proposes and verifies the algorithms to detect the advanced persistent threat previously through real-time network monitoring and combinatorial analysis of big data log. In the future, APT attacks can be detected more easily by enhancing these algorithms and adapting big data platform.