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초록

한국어

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. 하 지만, 기존 모델 방법들은 대부분 코드레드와 같은 네트워크를 대상으로 하는 랜덤 스캐닝 기법 에 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.

영어

Recently, Worm epidemic models have been developed in response to the cyber threats posed by worms in order to analyze their propagation and predict their spread. Some of the most important ones involve mathematical model techniques such as Epidemic(SI), KM(Kermack-MeKendrick), Two- Factor and AAWP(Analytical Active Worm Propagation). However, most models have several inherent limitations. For instance, they target worms that employ random scanning in the network such as CodeRed worm and it was able to be applied to the specified threats. Therefore, we propose the probabilistic of worm propagation based on the Markov Chain, which can be applied to cyber threats such as Mass SQL Injection worm. Using the proposed method in this paper, we can predict the occurrence probability and occurrence frequency for each threats in the entire system.

목차

요약
 ABSTRACT
 1. 서론
 2. 관련 연구
  2.1 웜 확산 예측 모델
  2.2 마코브 체인
 3. Mass SQL Injection 웜
  3.1 사이버위협 동향
  3.2 Mass SQL Injection 개요
  3.3 Mass SQL Injection 상세 분석
 4. Mass SQL Injection 웜 예측 모델
  4.1 마코브 체인 기반의 웜 예측 모델
  4.2 마코브 체인 기반의 웜 예측 모델
 5. Mass SQL Injection 적용 및 결과
  5.1 Mass SQL Injection 위협원 선택
  5.2 Mass SQL Injection 상태집합 정의
  5.3 Mass SQL Injection 위협상태 전이행렬
  5.4 Mass SQL Injection 초기 확률
  5.5 Mass SQL Injection 위협예측
 6. 결론
 참고문헌

저자

• 박원형 [ Won Hyung Park | 경기대학교 정보보호학과 ]
• 김영진 [ Young Jin Kim | 고려대학교 정보경영공학전문대학원 ]
• 이동휘 [ Dong Hwi Lee | 경기대학교 정보보호학과 ]
• 김귀남 [ KuiNam J Kim | 경기대학교 정보보호학과 ]

참고문헌