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멀웨어 네트워크 필터링 시스템 및 멀웨어 네트워크 필터링 시스템을 이용한 멀웨어 네트워크 필터링 방법(Malware Network Filtering System and Malware Network Filtering Method Using Malware Network Filtering System)

  • 기술번호 : KST2017012524
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요약 본 발명은 멀웨어 네트워크 필터링 시스템 및 멀웨어 네트워크 필터링 시스템을 이용한 멀웨어 네트워크 필터링 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 끊임없이 변화하는 악성코드 네트워크의 효과적인 차단을 위해 소셜네트워크 분석 기법을 이용하여 다수의 악성코드 네트워크 내의 사이트들의 영향력을 평가하고 이를 근거로 영향력이 높은 멀웨어 웹사이트를 선정하여, 악성코드 전파 경로를 효과적으로 차단하여 악성코드 감염에 대응하고, 악성코드를 유포하는 범죄 집단의 네트워크를 효율적으로 추적할 수 있게 하는 멀웨어 네트워크 필터링 시스템 및 멀웨어 네트워크 필터링 시스템을 이용한 멀웨어 네트워크 필터링 방법에 관한 것이다.
Int. CL H04L 29/06 (2016.03.04)
CPC H04L 63/0236(2013.01) H04L 63/0236(2013.01) H04L 63/0236(2013.01) H04L 63/0236(2013.01)
출원번호/일자 1020160007633 (2016.01.21)
출원인 한국인터넷진흥원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2017-0087716 (2017.07.31) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 공개
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2016.01.21)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국인터넷진흥원 대한민국 전라남도 나주시

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 한영일 대한민국 서울특별시 송파구
2 최보민 대한민국 서울특별시 송파구
3 유대훈 대한민국 서울특별시 송파구
4 황동욱 대한민국 서울특별시 송파구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 특허법인세원 대한민국 서울특별시 서초구 사임당로 **, **층 (서초동, 신영빌딩)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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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
2016.01.21 수리 (Accepted) 1-1-2016-0070635-02
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2017.02.10 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
3 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2017.04.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2017-0055462-52
4 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2017.04.17 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0270400-07
5 거절결정서
Decision to Refuse a Patent
2017.10.23 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2017-0732393-78
6 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2017.11.15 수리 (Accepted) 4-1-2017-5183538-19
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번호 청구항
1 1
멀웨어 네트워크 필터링 시스템에 있어서,멀웨어 웹사이트가 포함된 멀웨어 네트워크 구조와 필터링부(130)에서 사용할 중심성의 종류와 상기 멀웨어 네트워크의 필터링 비율을 입력 받는 입력부(110);상기 입력부(110)에서 입력된 상기 중심성에 따라 상기 입력부(110)에서 입력된 상기 멀웨어 네트워크 내의 상기 멀웨어 웹사이트의 영향력 및 상기 멀웨어 네트워크의 구조적 특징을 측정하는 중심성처리부(120);상기 입력부(110)에서 입력된 상기 필터링 비율로 상기 중심성처리부(120)의 영향력이 높은 순으로 차단해야 할 멀웨어 웹사이트를 선정하는 필터링부(130); 및상기 필터링부(130)에 의해서 선정된 차단해야 할 멀웨어 웹사이트를 다른 시스템에서 이용할 수 있도록 출력하는 출력부(140);를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀웨어 네트워크 필터링 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 입력부(110)는,상기 필터링부(130)에서 사용할 중심성의 종류를 포인트 연결 중심성, 포인트 매개 중심성, 포인트 근접 중심성 또는 포인트와 그래프 중심성으로 입력 받는 것을 특징으로 하는 멀웨어 네트워크 필터링 시스템
3 3
제1항에 있어서,상기 중심성처리부(120)는,상기 멀웨어 웹사이트가 포함된 상기 멀웨어 네트워크 내의 상기 멀웨어 웹사이트 별로 영향력을 측정하는 포인트 중심성부(121); 및상기 멀웨어 웹사이트가 포함된 상기 멀웨어 네트워크의 구조적 특징을 측정하는 그래프 중심성부(122);를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀웨어 네트워크 필터링 시스템
4 4
제3항에 있어서,상기 포인트 중심성부(121)는,상기 입력부(110)에서 입력된 중심성이 포인트 연결 중심성 또는 포인트와 그래프 중심성인 경우, 멀웨어 웹사이트 마다 한 상기 멀웨어 웹사이트에 연결된 이웃한 모든 멀웨어 웹사이트의 연결 수를 센 포인트 연결 중심성을 척도로 한 영향력을 측정하는 포인트 연결 중심성부(121a);상기 입력부(110)에서 입력된 중심성이 포인트 매개 중심성 또는 포인트와 그래프 중심성인 경우, 상기 멀웨어 네트워크 내의 모든 멀웨어 웹사이트의 최단 연결에서 한 상기 멀웨어 웹사이트 마다 상기 멀웨어 웹사이트가 상기 최단 연결에 있는 모든 경우의 수를 합한 포인트 매개 중심성을 척도로 한 영향력을 측정하는 포인트 매개 중심성부(121b); 및상기 입력부(110)에서 입력된 중심성이 포인트 근접 중심성 또는 포인트와 그래프 중심성인 경우, 상기 멀웨어 네트워크 내의 한 상기 멀웨어 웹사이트 마다 상기 멀웨어 웹사이트에서 상기 멀웨어 네트워크 내의 모든 멀웨어 웹사이트로의 최단 연결 거리를 합한 포인트 근접 중심성을 척도로 한 영향력을 측정하는 포인트 근접 중심성부(121c);를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀웨어 네트워크 필터링 시스템
5 5
제3항에 있어서,상기 그래프 중심성부(122)는,상기 입력부(110)에서 입력된 중심성이 포인트와 그래프 중심성인 경우, 상기 멀웨어 네트워크 내에서 상기 멀웨어 네트워크 내의 전체 상기 멀웨어 웹사이트의 포인트 연결 중심성에 대한 편차를 통해 도출한 그래프 연결 중심성을 척도로 상기 멀웨어 네트워크의 구조적 특징을 도출하는 그래프 연결 중심성부(122a);상기 입력부(110)에서 입력된 중심성이 포인트와 그래프 중심성인 경우, 상기 멀웨어 네트워크 내에서 상기 멀웨어 네트워크 내의 전체 상기 멀웨어 웹사이트의 포인트 매개 중심성에 대한 편차를 통해 도출한 그래프 매개 중심성을 척도로 상기 멀웨어 네트워크의 구조적 특징을 도출하는 그래프 매개 중심성부(122b); 및상기 입력부(110)에서 입력된 중심성이 포인트와 그래프 중심성인 경우, 상기 멀웨어 네트워크 내에서 상기 멀웨어 네트워크 내의 전체 상기 멀웨어 웹사이트의 포인트 근접 중심성에 대한 편차를 통해 도출한 그래프 근접 중심성을 척도로 상기 멀웨어 네트워크의 구조적 특징을 도출하는 그래프 근접 중심성부(122c);를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀웨어 네트워크 필터링 시스템
6 6
제1항에 있어서,상기 필터링부(130)는,상기 입력부(110)에서 입력된 중심성이 포인트 연결 중심성, 포인트 매개 중심성 또는 포인트 근접 중심성인 경우, 상기 중심성처리부(120)로부터 측정된 포인트 연결 중심성, 포인트 매개 중심성 또는 포인트 근접 중심성을 척도로 한 영향력을 기준으로 차단해야 할 상기 멀웨어 네트워크 내의 멀웨어 웹사이트를 선정하는 포인트 중심성 필터링부(131); 및상기 입력부(110)에서 입력된 중심성이 그래프와 포인트 중심성인 경우, 상기 중심성처리부(120)를 통해 그래프 연결 중심성, 그래프 매개 중심성 및 그래프 근접 중심성에 대한 상기 멀웨어 네트워크의 구조적 특징을 도출한 후, 상기 그래프 연결 중심성, 상기 그래프 매개 중심성 및 상기 그래프 근접 중심성과 포인트 연결 중심성, 포인트 매개 중심성 및 포인트 근접 중심성의 상관관계를 고려하여 상기 그래프 연결 중심성, 상기 그래프 매개 중심성 및 상기 그래프 근접 중심성 값을 표준화하여 가장 높은 값을 갖는 포인트 연결 중심성, 포인트 매개 중심성 및 포인트 근접 중심성 중 어느 하나를 척도로 한 영향력을 상기 포인트 중심성 필터링부(131)를 통해 도출하여 포인트 연결 중심성, 포인트 매개 중심성 및 포인트 근접 중심성 중 어느 하나를 척도로 한 상기 영향력을 기준으로 차단해야 할 상기 멀웨어 네트워크 내의 멀웨어 웹사이트를 선정하는 포인트와 그래프 중심성 필터링부(132);를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀웨어 네트워크 필터링 시스템
7 7
멀웨어 네트워크 필터링 방법에 있어서,(A) 멀웨어 웹사이트가 포함된 멀웨어 네트워크 구조를 입력 받는 단계;(B) 필터링에 사용할 중심성의 종류와 상기 멀웨어 네트워크의 필터링 비율을 입력 받는 단계;(C) 상기 (B) 단계에서 입력된 상기 중심성에 따라 상기 (A) 단계에서 입력된 상기 멀웨어 네트워크 내의 상기 멀웨어 웹사이트의 영향력을 측정하는 단계;(D) 상기 (B) 단계에서 입력된 상기 필터링 비율로 상기 (C) 단계의 영향력이 높은 순으로 차단해야 할 멀웨어 웹사이트를 선정하여 출력하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀웨어 네트워크 필터링 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 (C)단계는,(C1) 상기 (B) 단계에서 입력된 중심성이 포인트 연결 중심성인 경우, 멀웨어 웹사이트 마다 한 상기 멀웨어 웹사이트에 연결된 이웃한 모든 멀웨어 웹사이트의 연결 수를 세어 영향력을 측정하는 단계;(C2) 상기 (B) 단계에서 입력된 중심성이 포인트 매개 중심성인 경우, 상기 멀웨어 네트워크 내의 모든 멀웨어 웹사이트의 최단 연결에서 한 상기 멀웨어 웹사이트 마다 상기 멀웨어 웹사이트가 상기 최단 연결에 있는 모든 경우의 수를 합하여 영향력을 측정하는 단계;(C3) 상기 (B) 단계에서 입력된 중심성이 포인트 근접 중심성인 경우, 상기 멀웨어 네트워크 내의 한 상기 멀웨어 웹사이트 마다 상기 멀웨어 웹사이트에서 상기 멀웨어 네트워크 내의 모든 멀웨어 웹사이트로의 최단 연결 거리를 합하여 영향력을 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀웨어 네트워크 필터링 방법
9 9
제7항에 있어서,상기 (C)단계는,(C4) 상기 (B) 단계에서 입력된 중심성이 그래프와 포인트 중심성인 경우, 그래프 연결 중심성, 그래프 매개 중심성 및 그래프 근접 중심성에 대한 상기 멀웨어 네트워크의 구조적 특징을 도출한 후 상기 그래프 연결 중심성, 상기 그래프 매개 중심성 및 상기 그래프 근접 중심성과 포인트 연결 중심성, 포인트 매개 중심성 및 포인트 근접 중심성의 상관관계를 고려하여 상기 그래프 연결 중심성, 상기 그래프 매개 중심성 및 상기 그래프 근접 중심성 값을 표준화하여 가장 높은 값을 갖는 포인트 연결 중심성, 포인트 매개 중심성 및 포인트 근접 중심성 중 어느 하나를 적용하여 영향력을 측정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 멀웨어 네트워크 필터링 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
순번, 연구부처, 주관기관, 연구사업, 연구과제의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 국가R&D 연구정보 정보 표입니다.
순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 미래창조과학부 한국인터넷진흥원 SW컴퓨팅산업원천기술개발사업 (산업기술분류 : 정보보안-네트워크 보안-보안관리) 악성코드 프로파일링 및 대용량 보안이벤트 분석을 통한 공격징후 탐지기술 개발