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)

서지정보

· 발행기관 : 한국융합보안학회
· 수록지 정보 : 융합보안 논문지 / 8권 / 4호 / 173 ~ 181페이지
· 저자명 : 박원형, 김영진, 이동휘, 김귀남

초록

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.

영어초록

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.

참고자료

· 없음