RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      웹에 숨겨진 악성코드 배포 네트워크에서 악성코드 전파 핵심노드를 찾는 방안 = A Method to Find the Core Node Engaged in Malware Propagation in the Malware Distribution Network Hidden in the Web

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A108669983

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In the malware distribution network existing on the web, there is a central node that plays a key role in distributing malware. If you find and block this node, you can effectively block the propagation of malware. In this study, a centrality search method applied with risk analysis in a complex network is proposed, and a method for finding a core node in a malware distribution network is introduced through this approach. In addition, there is a big difference between a benign network and a malicious network in terms of in-degree and out-degree, and also in terms of network layout. Through these characteristics, we can discriminate between malicious and benign networks.
      번역하기

      In the malware distribution network existing on the web, there is a central node that plays a key role in distributing malware. If you find and block this node, you can effectively block the propagation of malware. In this study, a centrality search m...

      In the malware distribution network existing on the web, there is a central node that plays a key role in distributing malware. If you find and block this node, you can effectively block the propagation of malware. In this study, a centrality search method applied with risk analysis in a complex network is proposed, and a method for finding a core node in a malware distribution network is introduced through this approach. In addition, there is a big difference between a benign network and a malicious network in terms of in-degree and out-degree, and also in terms of network layout. Through these characteristics, we can discriminate between malicious and benign networks.

      더보기

      국문 초록 (Abstract)

      웹에 존재하는 악성코드 배포 네트워크에는 악성코드 배포를 위해 핵심 역할을 수행하는 중심 노드가 있다. 이 노드를 찾아 차단하면 악성코드 전파를 효과적으로 차단할 수 있다. 본 연구에서는 복잡계 네트워크에서 위험 분석이 적용된 centrality 검색 방법을 제안하였고, 이 방식을 통해 악성코드 배포 네트워크 내에서 핵심노드를 찾는 방법을 소개한다. 그 외에, 정상 네트워크와 악성 네트워트는 in-degree와 out-degree 측면에서 큰 차이가 있고, 네트워크 레이아웃 측면에서도 서로 다르다. 이 특징을 통해 우리는 악성과 정상 네트워크를 분별할 수 있다.
      번역하기

      웹에 존재하는 악성코드 배포 네트워크에는 악성코드 배포를 위해 핵심 역할을 수행하는 중심 노드가 있다. 이 노드를 찾아 차단하면 악성코드 전파를 효과적으로 차단할 수 있다. 본 연구...

      웹에 존재하는 악성코드 배포 네트워크에는 악성코드 배포를 위해 핵심 역할을 수행하는 중심 노드가 있다. 이 노드를 찾아 차단하면 악성코드 전파를 효과적으로 차단할 수 있다. 본 연구에서는 복잡계 네트워크에서 위험 분석이 적용된 centrality 검색 방법을 제안하였고, 이 방식을 통해 악성코드 배포 네트워크 내에서 핵심노드를 찾는 방법을 소개한다. 그 외에, 정상 네트워크와 악성 네트워트는 in-degree와 out-degree 측면에서 큰 차이가 있고, 네트워크 레이아웃 측면에서도 서로 다르다. 이 특징을 통해 우리는 악성과 정상 네트워크를 분별할 수 있다.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 T. Nelms, "Webwitness : Investigating, categorizing, and mitigating malware download paths" 1025-1040, 2015

      2 S. J. Kim, "WebMon : ML-and YARA-based malicious webpage detection" 137 : 119-131, 2018

      3 "Thug"

      4 "The Open Graph Viz Platform"

      5 "OpenGraphiti"

      6 "NetMiner"

      7 S. Kim, "Malicious URL protection based on attackers' habitual behavioral analysis" 77 : 790-806, 2018

      8 김성진 ; 김성규 ; 김도훈, "LoGos: Internet-Explorer-Based Malicious Webpage Detection" 한국전자통신연구원 39 (39): 406-416, 2017

      9 H. Gao, "Detecting and characterizing social spam campaigns" 35-47, 2010

      10 "Centrality"

      1 T. Nelms, "Webwitness : Investigating, categorizing, and mitigating malware download paths" 1025-1040, 2015

      2 S. J. Kim, "WebMon : ML-and YARA-based malicious webpage detection" 137 : 119-131, 2018

      3 "Thug"

      4 "The Open Graph Viz Platform"

      5 "OpenGraphiti"

      6 "NetMiner"

      7 S. Kim, "Malicious URL protection based on attackers' habitual behavioral analysis" 77 : 790-806, 2018

      8 김성진 ; 김성규 ; 김도훈, "LoGos: Internet-Explorer-Based Malicious Webpage Detection" 한국전자통신연구원 39 (39): 406-416, 2017

      9 H. Gao, "Detecting and characterizing social spam campaigns" 35-47, 2010

      10 "Centrality"

      11 "Alexa"

      12 S. Huh, "A Comprehensive Analysis of Today’s Malware and Its Distribution Network : Common Adversary Strategies and Implications" 10 : 49566-49584, 2022

      더보기

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼