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클라우드 환경에서의 악성트래픽 동적 분석 시스템 설계
Design of Malicious Traffic Dynamic Analysis System in Cloud Environment 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.27 no.3, 2017년, pp.579 - 589  

이은지 (아주대학교 컴퓨터공학과 정보보호응용및보증연구실) ,  곽진 (아주대학교 사이버보안학과)

초록
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클라우드 환경은 하이퍼바이저 기반으로 다수의 가상머신들이 상호 연결된 형태로 악성코드의 전파가 용이하기 때문에 다른 환경에 비해 악성코드에 감염될 경우 그 피해규모가 상대적으로 크다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 안전한 클라우드 환경을 위한 악성트래픽 동적 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라우드 환경에서 발생하는 악성트래픽을 판별하여 악성행위를 격리된 가상네트워크 환경에서 지속적으로 모니터링 및 분석한다. 또한, 분석된 결과를 추후 발생하는 악성트래픽의 판별과 분석에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 클라우드 환경에서 발생하는 신 변종 악성트래픽 탐지 및 대응을 목적으로 클라우드 환경에서의 악성트래픽 분석환경을 구축함으로써 안전하고 효율적인 악성트래픽 동적 분석을 제공한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The cloud environment is hypervisor-based, and many virtual machines are interconnected, which makes propagation of malicious code easier than other environments. Accordingly, this paper proposes a malicious traffic dynamic analysis system for secure cloud environment. The proposed system continuous...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 이에 따라, 본 논문은 안전한 클라우드 환경을 위한 악성트래픽 동적 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클러스터링을 이용한 악성트래픽 분석 및 판별, 격리환경에서 재전송 공격을 통한 지속적인 악성행위 모니터링 기술을 포함한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Mariano Graziano 등이 제안한 악성코드 동적 분석 시스템은 어떤 단계로 구성되는가? 제안된 시스템은 트래픽 수집(Traffic Collection) 단계, 엔드포인트 분석(Endpoint Analysis)단계, 트래픽 모델링(Traffic Modeling)단계, 트래픽 봉쇄(Traffic Containment)단계의 4단계로 구성되며, 각 단계에 대한 설명은 아래와 같다.
국내 공공분야의 클라우드 도입 기반이 마련된 계기는 무엇인가? 2015년 ‘클라우드컴퓨팅 발전 및 이용자 보호에 관한 법률’ 시행으로 국내 공공분야의 클라우드 도입 기반이 마련되고 있다. 또한, 미국, 영국, 일본 등의 주요국에서는 클라우드를 도입함에 있어 보안성 강화를 강조하는 등 클라우드 보안의 중요성이 대두되고 있다[1].
클라우드 환경에서 악성코드 전파가 용이한 이유는? 특히, 클라우드 환경은 가상화 기술을 기반으로 하이퍼바이저를 통해 다수의 가상머신들이 상호 연결되어있어 악성코드 전파가 용이하다[2]. 따라서, 클라우드 환경에서 악성트래픽이 발생할 경우 다수의 가상머신들이 동시에 피해를 볼 수 있기 때문에 다른 환경에 비해 피해 규모가 크다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (12)

  1. KISA, "2016 internet and information security top ten issues outlook", Dec. 2015 

  2. Shin Yeong-Sang, "Hypervisor-based virtualization security technology trend in the cloud environment", Jul. 2014 

  3. DDaily, 2010, http://www.ddaily.co.kr/news/article.html?no67684 

  4. AhnLab, 2016, http://www.ahnlab.com/kr/site/product/cloudMss.do 

  5. Mariano Graziano, Corrado Leita, Davide Balzarotti, "Towards Network Containment in Malware Analysis Systems", ACSAC '12 Proceedings of the 28th Annual Computer Security Applications Conference, pp.339-348, Dec. 2012 

  6. H. Binsalleeh, T.Ormerod, A. Boukhtouta et al., "On the Analysis of the Zeus Botnet Crimeware Toolkit", Eighth Annual International Conference on Privacy, Security and Trust, Aug. 2010 

  7. Baek Seung-Hun, "Open vSwitch packet processing structure", PIOLINK, Mar. 2015 

  8. http://openvswitch.org/releases/NEWS-2.5.0 

  9. Justin Pettit, Thomas Graf, "Stateful Connection Tracking & Stateful NAT", Nov. 2014 

  10. A-Young Son, Eui-Nam Huh, "A Study on migration for QoS in cloud computing", Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, Jan. 2016 

  11. Laheeb Mohammed Ibrahim, Karam H. Thanon, "Analysis and Detection of the Zeus Botnet Crimeware", International Journal of Computer Science and Information Security, Vol. 13, No. 9, Sep. 2015 

  12. Babak Yadegari, Brian Johannesmeyer, Benjamin Whitely et al., "A Generic Approach to Automatic Deobfuscation of Executable Code" 2015 IEEE Symposium on Security and Privacy, May. 2015 

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