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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.9
- 수록면
- 83 - 93 (11page)
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최근 회피기법이나 사회공학적인 방법을 이용하여 꾸준히 진화되고 있는 악성 봇넷에 대응하기 위해 많은 봇넷 탐지 시스템들이 연구되고 있다. 하지만 기존 악성 봇넷 탐지 시스템들은 트래픽의 시그니쳐를 통해 악성 봇넷을 탐지하기 때문에 변형된 봇넷에 대한 탐지가 어렵다는 단점이 있다. 이는 지속적인 악성 봇넷에 대한 분석과 함께 탐지를 위한 새로운 척도 및 방법을 요구한다. 본 논문에서는 봇넷 활동에 대응하기 위해 최근 봇넷의 네트워크 트래픽을 분석하여 봇넷의 특징을 추출하고, 봇넷 트래픽 프로파일링 데이터를 생성한다. 이를 기반으로 유사도 비교를 통해 정상적인 트래픽에서 기존에 존재했거나 변형된 봇넷의 트래픽을 효과적으로 탐지할 수 있음을 보여준다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 기존 악성 봇넷 탐지 시스템 분석
Ⅲ. 봇넷 트래픽 분석
Ⅳ. 봇넷 트래픽 프로파일링
Ⅴ. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
저자소개
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1. [학술지(정기간행물)] - H. R. Zeidanloo / 2010 / Botnet Detection by Monitoring Similar Communication Patterns / International Journal of Computer Science and Information Security 7 (3) : 36 ~ 45
2. [학술대회논문] - W. Lu / 2009 / BotCop: An online botnet traffic classifier / Communication Networks and Services Research Conference
3. [학술지(정기간행물)] - W. Lu / 2008 / Botnets Detection Based on IRC Community / IEEE Communications Society
4. [학술대회논문] - G. Gu / 2009 / Active Botnet Probing to Identify Obscure Command and Control Channels / 2009 Annual Computer Security Applications Conference : 241 ~ 253
5. [학술대회논문] - W, H. Liao / 2010 / Peer to Peer Botnet Detection Using Data Mining Scheme / 2010 International Conference on : 20 ~ 22
2. [학술대회논문] - W. Lu / 2009 / BotCop: An online botnet traffic classifier / Communication Networks and Services Research Conference
3. [학술지(정기간행물)] - W. Lu / 2008 / Botnets Detection Based on IRC Community / IEEE Communications Society
4. [학술대회논문] - G. Gu / 2009 / Active Botnet Probing to Identify Obscure Command and Control Channels / 2009 Annual Computer Security Applications Conference : 241 ~ 253
5. [학술대회논문] - W, H. Liao / 2010 / Peer to Peer Botnet Detection Using Data Mining Scheme / 2010 International Conference on : 20 ~ 22
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