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마코브 체인을 이용한 Mass SQL Injection 웜 확산 예측에 관한 연구
A Study on Prediction of Mass SQL Injection Worm Propagation Using The Markov Chain

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  • 발행기관
    한국융합보안학회 바로가기
  • 간행물
    융합보안논문지 KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    제8권 제4호 (2008.12)바로가기
  • 페이지
    pp.173-181
  • 저자
    박원형, 김영진, 이동휘, 김귀남
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A168848

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원문정보

초록

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.
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.

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

키워드

Markov Chain Cyber Threat Worm Propagation

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

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국융합보안학회 [Korea Information Assurance Society]
  • 설립연도
    2001
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    본 학회는 사이버테러 및 정보전에 관한 학문연구ㆍ기술 개발ㆍ기반 구축을 도모하고 국내ㆍ외 관계기관과 학술교류와 정보교환을 통하여 회원 상호간의 전문지식을 배양하고, 궁극적으로는 국가 중요 정보기반구조를 보호함을 그 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    융합보안논문지 [Jouranl of Information and Security]
  • 간기
    연5회
  • pISSN
    1598-7329
  • 수록기간
    2001~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 005 DDC 005

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