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악성 코드 탐지를 위한 시스템 및 방법

  • 기술번호 : KST2015132299
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 봇넷 탐지 정보의 분석 시스템 및 방법에 관한 것으로, 트래픽 수집 시스템으로 부터 수신된 정보를 이용하여 봇넷을 탐지하고 행위를 분석하는 봇넷 탐지 정보의 분석 시스템에 있어서, 상기 트래픽 수집 시스템으로부터 전송된 그룹데이터들에 대해 봇넷 그룹을 판정하는 봇넷 탐지 엔진과, 상기 트래픽 수집 시스템과 봇넷 탐지 엔진의 다양한 탐지 정보를 하나의 봇넷 탐지 정보로 출력하는 통합 분석 엔진을 포함하는 것을 특징으로 하는 봇넷 탐지 정보의 분석 시스템 및 이의 분석 방법을 제공한다.
Int. CL G06F 17/40 (2006.01) G06F 17/10 (2006.01) G06F 21/20 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01)
CPC G06F 21/56(2013.01) G06F 21/56(2013.01) G06F 21/56(2013.01)
출원번호/일자 1020100134992 (2010.12.24)
출원인 한국인터넷진흥원, 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1230271-0000 (2013.01.31)
공개번호/일자 10-2012-0073018 (2012.07.04) 문서열기
공고번호/일자 (20130206) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.12.24)
심사청구항수 10

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국인터넷진흥원 대한민국 전라남도 나주시
2 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 정현철 대한민국 서울특별시 송파구
2 임채태 대한민국 서울특별시 송파구
3 지승구 대한민국 경기도 용인시 수지구
4 오주형 대한민국 서울특별시 송파구
5 강동완 대한민국 서울특별시 구로구
6 이희조 대한민국 경기도 남양주시 경춘로****번
7 권종훈 대한민국 서울특별시 동대문구
8 이주석 대한민국 서울특별시 성북구
9 이제현 대한민국 경기도 평택시 송탄*로
10 김태범 대한민국 서울특별시 동대문구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인다울 대한민국 서울 강남구 봉은사로 ***, ***호(역삼동, 혜전빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국인터넷진흥원 전라남도 나주시
2 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
번호, 서류명, 접수/발송일자, 처리상태, 접수/발송일자의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 행정처리 표입니다.
번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2010.12.24 수리 (Accepted) 1-1-2010-0858666-59
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.03.27 수리 (Accepted) 4-1-2012-5064323-14
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2012.04.12 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2012.05.15 수리 (Accepted) 9-1-2012-0037359-91
5 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.07.16 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0405723-88
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.09.17 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0749308-75
7 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)		 2012.09.17 수리 (Accepted) 1-1-2012-0749310-67
8 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2013-0000694-44
9 등록결정서
Decision to grant		 2013.01.25 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2013-0054471-78
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.02.11 수리 (Accepted) 4-1-2014-5018243-16
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2014.04.22 수리 (Accepted) 4-1-2014-5049934-62
12 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2017.11.15 수리 (Accepted) 4-1-2017-5183538-19
13 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2019.10.10 수리 (Accepted) 4-1-2019-5210941-09
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
신, 변종 악성코드를 효과적으로 분석하고 분류할 수 있는 악성 코드 탐지를 위한 시스템에 있어서, 적어도 하나 이상의 악성 코드의 동적 정보 분석을 통해 행위 부분 집합을 생성하는 행위 감지 모듈; 및 상기 행위 감지 모듈에 의한 악성 코드의 행위 유사성을 판단하는 유사도 판별 모듈을 포함하고,상기 행위 감지 모듈은, 악성 코드의 함수 호출 정보를 추출하기 위한 호출 정보 추출 모듈;상기 추출된 함수 호출 정보를 분석하여 행위 노드, 호출 순서와 호출 함수 집합을 갖는 호출 그래프를 생성하는 호출 그래프 생성 모듈;함수들의 목적에 따라 추상화된 행위 노드에 의해 호출 그래프를 행위 그래프로 일반화하는 행위 그래프 생성 모듈; 및 n개의 노드를 갖는 악성 코드 M에 대하여 행위 그래프에서 노드를 차례로 줄여가며 가능한 모든 부분 그래프를 추출하는 부분 그래프 추출 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 악성 코드 탐지를 위한 시스템
2 2
삭제
3 3
청구항 1에 있어서, 악성 코드의 함수 호출 정보로 API를 사용하는 것을 특징으로 하는 악성 코드 탐지를 위한 시스템
4 4
청구항 3에 있어서, 상기 추상화된 행위 노드는 수많은 API들을 32개의 카테고리로 분류하고, 이들을 각기 다시 4개의 행위로 분류하여 총 128개의 행위 노드로 추상화하는 것을 특징으로 하는 악성 코드 탐지를 위한 시스템
5 5
청구항 1에 있어서, 상기 유사도 판별 모듈은 서로 다른 악성 코드들에서 추출한 부분 그래프에 대한 유사도를 판별하는 것을 특징으로 하는 악성 코드 탐지를 위한 시스템
6 6
신, 변종 악성코드를 효과적으로 분석하고 분류할 수 있는 악성 코드 탐지 방법에 있어서,악성 코드 함수 정보를 이용하여 행위 그래프를 포함하는 악성 코드의 행위 부분 집합을 생성하는 단계; 및상기 생성된 행위 그래프 간의 유사도 분석을 통해 악성 코드간의 유사도를 분석하는 단계를 포함하고,상기 악성 코드의 행위 부분 집합을 생성하는 단계는,API 호출 정보를 이용하여 호출 그래프를 생성하는 단계;상기 호출 그래프의 추상화를 통한 행위 그래프로 변환하는 단계; 및악성 코드의 모듈별 행위 특징을 분석하기 위해 상기 행위 그래프에서 부분 그래프를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 악성 코드 탐지 방법
7 7
삭제
8 8
청구항 6에 있어서, 상기 호출 그래프를 생성하는 단계는, 동적 분석을 통해 악성 코드의 API를 추출하는 단계;API 정보를 분석하는 단계; 및상기 API 정보를 이용하여 행위 노드, 호출 순서와 호출 함수 집합을 갖는 호출 그래프를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 악성 코드 탐지 방법
9 9
청구항 6에 있어서, 상기 호출 그래프의 추상화는, 상기 API를 32개의 카테고리로 분류하고, 이들을 각기 다시 4개의 행위로 분류하여 총 128개의 행위 노드로 추상화하는 것을 특징으로 하는 악성 코드 탐지 방법
10 10
청구항 6에 있어서, 상기 부분 그래프 추출 단계는, n개의 노드를 가진 악성 코드 M에 대한 행위 그래프에서 노드를 차례로 감소시켜 추출하는 것을 특징으로 하는 악성 코드 탐지 방법
11 11
청구항 10에 있어서, 상기 n의 최소값은 3이고, n개의 노드를 가진 악성 코드 M에 대한 최대 부분 그래프(SG(Mn)i)의 개수는 하기 수학식과 같은 것을 특징으로 하는 악성 코드 탐지 방법
12 12
청구항 6에 있어서, 상기 유사도 분석에 의한 유사도 지수Sim은 변종 악성 코드를 각기 M, M'로 하고, 부분 그래프를 SG(M)i, SG(M')로 할 경우 하기 수학식과 같은 것을 특징으로 하는 악성 코드 탐지 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 지식경제부 한국인터넷진흥원 IT산업원천 기술개발사업 신종 봇넷 능동형 탐지 및 대응 기술 개발