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장혜영 (단국대학교) 김민재 (단국대학교) 김동진 (단국대학교) 이진영 (단국대학교) 김홍근 (한국인터넷진흥원) 조성제 (단국대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 정보과학회논문지 : 컴퓨팅의 실제 및 레터 제16권 제4호
발행연도
2010.4
수록면
405 - 414 (10page)

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2008년도 SecruityFocus 자료에 따르면 마이크로소프트사의 인터넷 익스플로러를 통한 클라이언트 측 공격(client-side attack)이 50%이상 증가하였다. 본 논문에서는 가상머신 환경에서 능동적으로 웹 페이지를 방문하여 행위 기반(즉, 상태변경 기반)으로 악성 URL을 분석하여 탐지하고, 블랙리스트 기반으로 악성 URL을 필터링하는 시스템을 구현하였다. 이를 위해, 우선 크롤링 시스템을 구축하여 대상 URL을 효율적으로 수집하였다. 특정 서버에서 구동되는 악성 URL 탐지 시스템은, 수집한 웹페이지를 직접 방문하여 머신의 상태 변경을 관찰 분석하고 악성 여부를 판단한 후, 악성 URL에 대한 블랙리스트를 생성·관리한다. 웹 클라이언트 머신에서 구동되는 악성 URL 필터링 시스템은 블랙리스트 기반으로 악성 URL을 필터링한다. 또한, URL의 분석 시에 메시지 박스를 자동으로 처리함으로써, 성능을 향상시켰다. 실험 결과, 게임 사이트가 다른 사이트에 비해 악성비율이 약 3배 많았으며, 파일생성 및 레지스트리 키 변경 공격이 많음을 확인할 수 있었다.
#클라이언트 측 공격 #악성 URL 탐지 #악성 URL 필터링 #가상머신 #블랙리스트 #메시지 박스 #Client-side attack #Detecting Malicious URLs #Filtering Malicious URLs #Virtual Machine #Blacklist Message Box

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련연구
3. 악성 URL 탐지 및 필터링 시스템
4. 실험 및 실험결과 분석
5. 결론
참고문헌

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