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네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템 및 그 방법

  • 기술번호 : KST2015132672
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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 위험도 산정 시스템 및 그 방법에 대한 것으로서, 특히, 네트워크 트래픽 분석을 통한 다양한 악성 행위에 대한 위험도 분석을 기초로 봇넷 위험도를 산정할 수 있는 봇넷 위험도 산정 시스템 및 그 방법에 관한 것이다. 본 발명은 봇넷의 다양한 악성 행위에 대한 위험도로 봇넷 위험도를 분석하여 봇넷의 오탐지 및 미탐지를 방지할 수 있다. 또한, 본 발명은 능동형 봇넷 탐지 및 관리를 하는데 있어 참조 위험 지수로 활용될 수 있으며, 기타 DNS 싱크홀에서의 관리에도 활용될 수 있는 봇넷 위험도 산정 시스템 및 그 방법을 제공할 수 있다.
Int. CL H04L 12/22 (2014.01) G06F 21/57 (2014.01)
CPC H04L 63/1425(2013.01) H04L 63/1425(2013.01)
출원번호/일자 1020100134963 (2010.12.24)
출원인 한국인터넷진흥원, 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-1156011-0000 (2012.06.07)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20120618) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 소멸
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2010.12.24)
심사청구항수 22

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 김도훈 대한민국 서울특별시 성북구
7 인호 미국 서울특별시 성북구

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 고려대학교 산학협력단 서울특별시 성북구
2 한국인터넷진흥원 서울특별시 송파구
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) 1-1-2010-0858633-53
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2011.10.14 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search		 2011.11.18 수리 (Accepted) 9-1-2011-0091779-74
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal		 2012.02.22 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0104865-25
5 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2012.03.27 수리 (Accepted) 4-1-2012-5064323-14
6 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment		 2012.04.23 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2012-0324041-89
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)		 2012.04.23 수리 (Accepted) 1-1-2012-0324042-24
8 등록결정서
Decision to grant		 2012.05.21 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2012-0296762-23
9 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information		 2013.01.14 수리 (Accepted) 4-1-2013-0000694-44
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
봇넷 탐지 시스템의 로그 데이터베이스로부터 봇넷의 악성 행위 탐지에 대한 로그 정보를 분류 및 수집하는 로그 수집 모듈과,상기 로그 정보를 분석하여 단위 로그당 상기 봇넷의 악성 행위 발생 빈도인 위험 빈도를 분석하는 위험 빈도 분석 모듈과,상기 로그 정보를 분석하여 단위 로그당 상기 봇넷의 악성 행위 발생 강도인 위험 강도를 분석하는 위험 강도 분석 모듈과,상기 위험 빈도와 상기 위험 강도로 C0026#C 위험도를 분석하는 C0026#C 위험도 분석 모듈과,상기 C0026#C 위험도로 봇넷 위험도를 분석하는 봇넷 위험도 분석 모듈을 포함하며,상기 위험 빈도()는 이고,상기 은 이며,상기 은 이고,상기 는 C0026#C가 유발하는 트래픽의 카운트 수이며,상기 는 좀비가 유발하는 트래픽의 카운트 수인 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
2 2
삭제
3 3
청구항 1에 있어서,상기 위험 강도()는 이고,상기 는 이며,상기 는 이고,상기 는 감염된 실제 좀비 개수이며,상기 는 이고,상기 는 이며,상기 는 C0026#C가 유발하는 트래픽이고,상기 는 좀비가 유발하는 트래픽인 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
4 4
청구항 3에 있어서,상기 C0026#C 위험도 분석 모듈은 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수와 상기 위험 강도 및 상기 위험 빈도로 DDoS 위험도를 분석하는 DDoS 위험도 분석 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
5 5
청구항 4에 있어서,상기 DDoS 위험도는 이며,상기 은 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수인 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
6 6
청구항 3에 있어서,상기 C0026#C 위험도 분석 모듈은 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수와 상기 위험 강도 및 상기 위험 빈도로 SPAM 위험도를 분석하는 SPAM 위험도 분석 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
7 7
청구항 6에 있어서,상기 SPAM 위험도는 이며,상기 은 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수인 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
8 8
청구항 3에 있어서,상기 C0026#C 위험도 분석 모듈은 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수와 상기 위험 강도 및 상기 위험 빈도로 Propagation 위험도를 분석하는 Propagation 위험도 분석 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
9 9
청구항 8에 있어서,상기 Propagation 위험도는 이며,상기 은 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수인 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
10 10
청구항 3에 있어서,상기 C0026#C 위험도 분석 모듈은 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수와 상기 위험 강도 및 상기 위험 빈도로 Spying 위험도를 분석하는 Spying 위험도 분석 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
11 11
청구항 10에 있어서,상기 Spying 위험도는 이며,상기 은 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수인 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
12 12
청구항 11에 있어서,상기 C0026#C 위험도 분석 모듈은 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수와 상기 위험 강도 및 상기 위험 빈도로 Eggdownload 위험도를 분석하는 Eggdownload 위험도 분석 모듈을 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
13 13
청구항 12에 있어서,상기 Eggdownload 위험도는 이며,상기 은 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수인 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
14 14
청구항 4 내지 청구항 13 중 어느 한 항에 있어서,상기 C0026#C 위험도는 이며,상기 악성 행위별 위험도는 상기 DDoS 위험도와, 상기 SPAM 위험도, 상기 Propagation 위험도, 상기 Spying 위험도, 및 상기 Eggdownload 위험도 중 적어도 어느 하나이고,상기 는 C0026#C 위험도 산정에 이용된 악성 행위별 위험도의 개수이며,상기 가중치는 상기 악성 행위별 위험도들에 대한 서로 상이한 가중치인 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
15 15
청구항 14에 있어서,상기 봇넷 위험도()는 이며, 백분율로 표현되는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
16 16
청구항 15에 있어서,상기 봇넷 위험도를 숫자와 문자, 색상 중 적어도 어느 하나를 포함하는 지수로 표현하는 봇넷 위험 지수 표현 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 시스템
17 17
봇넷 탐지 시스템의 탐지 로그 데이터베이스로부터 봇넷의 악성 행위인 DDoS, SPAM, Propagation, Spying, 및 Eggdownload에 관한 로그 정보를 수집하는 단계와,상기 악성 행위의 단위 시간당 발생 빈도인 위험 빈도를 분석하는 단계와, 상기 악성 행위의 단위 탐지 로그당 평균 악성 행위 건수로 악성 행위의 발생 강도인 위험 강도를 분석하는 단계와,상기 위험 빈도와 상기 위험 강도로 C0026#C 위험도를 분석하는 단계와,상기 C0026#C 위험도로 봇넷 위험도를 분석하는 단계를 포함하며,상기 악성 행위의 단위 시간당 발생 빈도인 위험 빈도를 분석하는 단계;에서 상기 위험 빈도()는 이고,상기 은 이며,상기 은 이고,상기 는 C0026#C가 유발하는 트래픽의 카운트 수이며,상기 는 좀비가 유발하는 트래픽의 카운트 수인 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 방법
18 18
삭제
19 19
청구항 17에 있어서,상기 악성 행위의 단위 탐지 로그당 평균 악성 행위 건수로 악성 행위의 발생 강도인 위험 강도를 분석하는 단계;에서, 상기 위험 강도()는 이고,상기 는 이며,상기 는 이고,상기 는 감염된 실제 좀비 개수이며,상기 는 이고,상기 는 이며,상기 는 C0026#C가 유발하는 트래픽이고,상기 는 좀비가 유발하는 트래픽인 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 방법
20 20
청구항 17에 있어서,상기 위험 빈도와 상기 위험 강도로 C0026#C 위험도를 분석하는 단계는,상기 위험 강도와 상기 위험 빈도 및 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수로 DDoS 위험도를 분석하는 단계와,상기 위험 강도와 상기 위험 빈도 및 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수로 SPAM 위험도를 분석하는 단계와,상기 위험 강도와 상기 위험 빈도 및 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수로 Propagation 위험도를 분석하는 단계와,상기 위험 강도와 상기 위험 빈도 및 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수로 Spying 위험도를 분석하는 단계와,상기 위험 강도와 상기 위험 빈도 및 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수로 Eggdownload 위험도를 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 방법
21 21
청구항 20에 있어서,상기 DDoS 위험도는 이며,상기 SPAM 위험도는 이고,상기 Propagation 위험도는 이며,상기 Spying 위험도는 이고,상기 Eggdownload 위험도는 이며,상기 은 감염된 좀비 중 실제 악성 행위를 하는 좀비의 개수인 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 방법
22 22
청구항 21에 있어서,상기 위험 빈도와 상기 위험 강도로 C0026#C 위험도를 분석하는 단계는 상기 DDoS 위험도와, SPAM 위험도, Propagation 위험도, Spying 위험도, 및 Eggdownload 위험도 중 적어도 어느 하나로 C0026#C 위험도를 분석하며,상기 C0026#C 위험도는 이며,상기 악성 행위별 위험도는 상기 DDoS 위험도와, 상기 SPAM 위험도, 상기 Propagation 위험도, 상기 Spying 위험도, 및 상기 Eggdownload 위험도 중 적어도 어느 하나이고,상기 는 C0026#C 위험도 산정에 이용된 악성 행위별 위험도의 개수이며,상기 가중치는 상기 악성 행위별 위험도들에 대한 서로 상이한 가중치인 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 방법
23 23
청구항 22에 있어서,상기 C0026#C 위험도로 봇넷 위험도를 분석하는 단계;에서, 상기 봇넷 위험도()는 이며, 백분율로 표현되는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 방법
24 24
청구항 23에 있어서,상기 봇넷 위험도를 숫자와 문자, 색상 중 적어도 어느 하나를 포함하는 지수로 표현하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 네트워크 트래픽 분석을 통한 봇넷 위험도 산정 방법
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