The emergence of various Internet worms, including the stand-alone Code Red worm that caused a distributed denial of service (DDoS), has prompted many studies on their propagation speed to minimize potential damages. Many studies, however, assume the same probabilities for initially infected nodes to infect each node during their propagation, which do not reflect accurate Internet worm propagation modelling. Thus, this paper analyzes how Internet worm propagation speed varies according to the number of vulnerable hosts directly connected to infected hosts as well as the link costs between infected and vulnerable hosts. A mathematical model based on centrality theory is proposed to analyze and simulate the effects of degree centrality values and closeness centrality values representing the connectivity of nodes in a large-scale network environment on Internet worm propagation speed.
최근에는 일반적인 웜의 확산 특성을 분석하여 이를 이용해 웜으로 의심되는 트래픽을 사전에 차단하는 방법이 활발히 연구되고 있다. 그러나 아직 구체적인 모델링 방법에 대한 명확한 기준이 없으며, 급변하는 웜의 특성을 반영한 사전 탐지가 쉽지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 현재 제시되어 있는 웜의 탐지 모델들을 분석하였고, 웜의 확산 과정에 있어서 새로운 감염대상을 찾기 위한 스캐닝 방법이 가장 주요한 요소임을 확인하였다. 이를 바탕으로, Lovgate, Blaster, Sasser 3가지 웜의 확산 과정시 스캐닝 방법을 분석하였고, 분석한 내용을 바탕으로 각각의 프로파일을 구축하였다. 구축된 스캐닝 프로파일 기법을 적용한 웜의 탐지 모델을 시뮬레이션 함으로써 실제 웜의 확산 과정을 예측해 본다. 또한 제안 기법의 검증을 위해 실제 테스트 베드를 구축하고 제안 모델을 적용하여 탐지 가능성을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권1호
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pp.96-107
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2009
Worm attacks can greatly distort network performance, and countering infections can exact a heavy toll on economic and technical resources. Worm modeling helps us to better understand the spread and propagation of worms through a network, and combining effective types of mitigation techniques helps prevent and mitigate the effects of worm attacks. In this paper, we propose a mathematical model which combines both dynamic quarantine and passive benign worms. This Passive Worm Dynamic Quarantine (PWDQ) model departs from previous models in that infected hosts will be recovered either by passive benign worms or quarantine measure. Computer simulation shows that the performance of our proposed model is significantly better than existing models, in terms of decreasing the number of infectious hosts and reducing the worm propagation speed.
최근 웜에 의한 사이버 위협이 증가함에 따라 웜의 확산 특성을 분석하기 위한 전파 모델이 연구되고 있다. 대표적인 예로 수학적 모델링 기법인 Epidemic(SI), KM(Kermack-MeKendrick), Two-Factor, AAWP(Analytical Active Worm Propagation)등의 모델 기법들이 제시되었다. 하지만, 기존 모델 방법들은 대부분 코드레드와 같은 네트워크를 대상으로 하는 랜덤 스캐닝 기법에 대해서만 모델링이 가능하다. 또한 거시적인 분석만 가능하고 특정 위협에 대해 예측하는데 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 과거의 위협 발생 데이터를 근거로 하여 Mass SQL Injection 같은 사이버위협에 적용 가능한 마코브 체인(markov chain) 기반 예측 방법을 제시한다. 이를 통하여 각 위협별 발생 확률 및 발생빈도를 예측할 수 있다.
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.
인터넷 웜은 컴퓨터 네트워크를 이용하여 자기 자신을 자동으로 복제해서 전파하는 프로그램이다. 컴퓨터간의 네트워크 연결이 증가함에 따라 인터넷 웜은 급격해 확산되었고 큰 위협으로 남아있다. 코드 레드, 님다, 슬레머 같은 인터넷 웜의 특성과 이들의 활동을 억제하는 방법을 찾기 위해서 웜이 전파되는 특성을 연구하려는 많은 시도가 있었다. 네트워크 특징들이 인터넷 웜 전파에 미치는 영향은 모델의 간단성과 유사성 때문에 주로 의학계에서 사용되는 전염병 전파 모델을 이용하여 모델링이 되었다. 이런 의학계 모델링은 널리 사용되면서 여러 개선된 모델들이 다양하게 제안되었다. 우리는 이전의 제안된 모델들의 문제점을 분석한 후 통계적 방법을 사용하여 정확도를 높이는 새로운 방법의 웜 전파 모델링을 제안한다.
Code Red와 같은 인터넷 웜이 얼마나 심각하게 우리들 일상생활에 영향을 미쳤는지 잘 알려져 있다. 오늘날 인터넷의 고속화와 함께 이러한 웜의 피해는 단기간 내에 발생할 것이 자명하다. 따라서 이러한 웜에 대항하기 위해서 웜의 전파 특성을 분석하는 것이 무엇보다 중요하다. 본 논문에서는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 Code Red 웜의 전파 특성을 분석한다. 특히 Code Red웜 감염 호스트 수에 관한 기존 시뮬레이션 연구 결과가 관측된 자료와 매칭되지 않음을 보이고 이를 해결하기 위해 개선된 시뮬레이션 환경을 제시하였다. 또한 웜에 대한 초기 대응과 감염에 따른 대응이 웜의 전파 속도 변화에 어떠한 영향을 미치는지 그 결과를 보였다.
인터넷 웜(worm)의 전파속도는 매우 빠르기 때문에, 발생초기에 웜의 전파를 탐지하여 막지 못하면 큰 피해를 초래 할 수 있다. 새로운 세션에 대한 연결요청을 일정 비율이하로 제한함으로써 웜의 발생여부를 탐지하는 바이러스 쓰로틀링(virus throttling)[6, 7]은 대표적인 웜 조기탐지 기술 중의 하나이다. 대부분의 기존 기술은 지연 큐 관리에 있어서 동일한 수신 IP 주소들을 개별적으로 처리함으로써 웜 탐지의 오판 가능성을 증가시켰고, 지연 큐가 가득 찼을 때에만 웜이 발생했다고 판단하는 단순 판단 기법을 사용했다. 본 논문은 지연 큐에서 동일 수신 IP 주소들을 하나의 연결 리스트로 묶어 별도로 관리함으로써 동일 수신 IP들을 중복하여 지연 큐에 저장하지 않는 이차원 지연 규 관리방안을 제안한다. 개선된 바이러스 쓰로틀링은 지연 큐 길이 산정 시동일 수신 IP 주소들을 중복하여 계산하지 않기 때문에 웜 탐지 오류를 줄일 수 있다. 그리고 동일한 크기의 지연 큐를 가지고도 웜 탐지시간을 줄이고 웜 패킷 전송 수를 줄일 수 있는 가중치 평균 큐 길이 기반의 새로운 웜 탐지 알고리즘을 제안한다. 지연 큐 길이 산정 시 현재의 큐 길이 뿐 아니라 과거의 큐 길이를 반영하는 방법이 웜의 발생 가능성을 사전에 예측하여 기존 기법보다 빠르게 웜을 탐지할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
웜에 의한 사이버 위협이 증가함에 따라 원의 전파 특성을 분석하기 위한 웡 전파 모델링 기법들이 연구되고 있다. 대표적인 예로 수학적 모델링 기법인 Epidemic, AAWP(Analytical Active Worm Propagation Modeling), 및 LAAWP(Local AAWP) 등의 모델링 기법들이 제시되었다. 하지만, 이들 기존 모델링 기법들은 대부분 Ipv4 전체 네트워크를 대상으로 하는 랜덤 스캐닝 기법에 대해서만 모델링이 가능하며, 웜에 대한 인간의 대응활동인 보안패치 및 백신프로그램 업데이트 등의 행위를 표현하는데 한계점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 AAWP와 LAAWP 모델링 기법들의 수식과 파라미터를 확장하는 모델로 ALAAWP(Advanced LAAWP Modeling)를 제안한다. 제안하는 모델은 웜 모델링에 있어 네트워크 및 스캐닝 기법 표현에 유연성을 가지며, 다양한 파라미터의 추가를 통하여 월의 전파에 의한 피해정도 및 방어대책의 적절성 검증에 효과적으로 이용이 가능하다.
최근 자동화된 공격기법에 의한 인프라 피해 사례가 급증하면서 효율적 대응 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 패킷을 통한 네트워크 서비스의 취약성을 공격하는 웜의 전파 메커니즘은 빠른 전파 속도로 인해 네트워크 대역폭 및 노드 가용성에 심각한 피해를 일으키고 있다. 이전 웜 탐지 기법들은 주로 시그너처 기반의 미시적 접근방식이 주를 이루었으나 높은 오탐지율과 조기탐지의 한계로 인해 최근에는 웜 전파의 특징에 기인한 거시적 접근 방식이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 패킷 마킹을 통해 웜 행동 사이클과 감염 체인으로 대표되는 웜의 행위적 특성을 탐지하고 대응할 수 있는 분산 웜 탐지 모델을 제안한다. 제안하는 웜 탐지 모델은 기존 모델들이 지닌 확장성의 한계를 분산된 호스트들의 협업적 대응으로 해결할 수 있을 뿐만 아니라, 웜 탐지에 필수적인 감염 정보만을 처리함으로써 개별 호스트의 프로세싱 오버헤드를 감소시킬 수 있다. 그리고 본 논문에서 제안하는 탐지 모델 적용 시 조기 탐지 결과로 인해 웜의 감염 속도가 시간의 경과에 따라 감소되는 현상과 호스트 간의 협업적 대응에 의해 전체 호스트의 면역성이 증가되는 현상을 시뮬레이션을 통해 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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