• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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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.

• 정보처리학회논문지C
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• 제18C권3호
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• pp.127-134
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• 2011

악성 봇넷은 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격이나 각종 스팸 메시지 발송, 개인 정보 탈취, 클릭 사기 등 많은 악성 행위에 이용되고 있다. 이를 방지하기 위해 많은 연구가 선행되었지만 악성 봇넷 또한 진화하여 탐지 시스템을 회피하고 있다. 특히 최근에는 어플리케이션 계층의 취약성을 공략한 HTTP GET 공격이 주로 사용되고 있다. 한국전자통신연구원에서 개발한 ALADDIN 시스템의 ALAB(Application Layer Attack detection Block)는 서비스 거부 공격 HTTP GET, Incomplete GET Request flooding 공격을 탐지하는 알고리즘이 적용된 탐지 시스템이다. 본 논문에서는 ALAB 탐지 알고리즘의 Incomplete GET 탐지 알고리즘을 확장하고 장기간 조사한 정상적인 패킷 및 공격 패킷들의 분석을 통해 최적 threshold를 도출하여 ALAB 알고리즘의 유효성을 검증한다.