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저자정보
박진학 (한국과학기술정보연구원) 권태웅 (한국과학기술정보연구원) 이윤수 (한국과학기술정보연구원) 최상수 (한국과학기술정보연구원) 송중석 (한국과학기술정보연구원)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제27권 제4호
발행연도
2017.8
수록면
821 - 830 (10page)

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인터넷은 우리나라의 경제·사회를 움직이는 중요한 인프라 자원이며 일상생활의 편리성·효율성을 제공하고 있다. 하지만, 인터넷 인프라 자원의 취약점을 이용하여 사용자를 위협하는 경우가 발생한다. 최근에 지속적으로 지능적이고 고도화된 새로운 공격 패턴이나 악성 코드들이 늘어나고 있는 추세이다. 현재 신 · 변종 공격을 막기 위한 연구로 다크넷이라는 기술이 주목받고 있다. 다크넷은 미사용 중인 IP 주소들의 집합을 의미하며, 실제 시스템이 존재하지 않는 다크넷으로 유입된 패킷들은 신규 악성코드에 감염된 시스템이나 해커에 의한 공격행위로 간주 될 수 있다. 따라서 본 연구는 다크넷에 수집된 트래픽의 포트 정보를 기반한 통계 데이터를 추출하고 알려지거나 알려지지 않은 블랙 IP를 찾기 위한 알고리즘을 제시하였다. 국내 미사용 중인 IP 주소 8,192개(C클래스 32개) 다크넷 IP에서 3개월간(2016. 6 ~2016. 8) 총 827,254,121건의 패킷을 수집하였다. 수집된 데이터를 제시한 알고리즘 적용 결과, 블랙 IP는 6월 19건, 7월 21건, 8월 17건이 탐지되었다. 본 연구의 분석을 통해 얻어진 결과는 기존 알려진 공격들의 블랙 IP 탐지 빈도를 알 수 있고 잠재적인 위협을 유발할 수 있는 새로운 블랙 IP를 찾아낼 수 있다.
#Darknet #System of security control #Detecting black IPs

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 관련 연구
III. 통계기반 다크넷 트래픽 분석 방법
IV. 통계기반 다크넷 트래픽 분석 실험 결과
V. 결론
References

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
Eto, M., Inoue. D., Song, J., Nakazato, J., Ohtaka, K., and Nakao, K., “nicter : A Large-Scale Network Incident Analysis System, Proc. of the First Workshop on Building Analysis Datasets and Gathering Experience Returns for Security(BADGERS ‘11), pp. 37-45, Apr. 2011. Choi, S., Kim, S., and Park, H., “A Fusion Framework of IDS Alerts and Darknet Traffic for Effective Incident Monitoring and Response, Journal of Applied Mathematics & Information Science, pp.245-251, Dec. 2013. Bailey, M., Cooke, E., Jahanian, F., Provos, N., Rosaen, K., and Watson, D., “Data Reduction for the Scalable Automated Analysis of Distributed Darknet Traffic, Proc. of the 5th ACM SIGCOMM conference on Internet Measurement(IMC‘05), pp 239-252, Oct. 2005. Fachkha, C., and Debbabi, M., “Darknet as a Source of Cyber Intelligence Survey, Taxonomy and Characterization” IEEE Communications Surveys&Tutorials, pp. 1197-1227, Nov. 2015. Spitzner, L., “The Honeynet Project: trapping the hackers, Magazine of Security & Privacy, IEEE pp.15-23, Mar. 2003.

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