암호화된 악성 트래픽 데이터셋에서의 nPrint의 유효성 분석

Q: 이 논문에서 정의한 nPrint란 무엇인가?

TCP와 UDP의 비트 패턴을 특정 표현으로 나타내어 트래픽 분석을 효과적으로 수행할 수 있도록 제안된 방법이다. 이는 암호화된 트래픽을 복호화하지 않고도 특징을 추출하여 악성 행위를 분류하는 트래픽 핑거프린팅 기법의 일종으로 활용된다.

Q: TLS 암호화된 멀웨어 패밀리 분류에서 nPrint와 AutoML의 결합은 어떤 효과가 있는가?

연구 결과, nPrint로 추출한 IPv4, TCP 헤더 및 페이로드 비트 정보에 AutoML을 적용했을 때 약 99%의 높은 분류 정확도를 기록하였다. 따라서 전문적인 TLS 지식 없이도 암호화된 멀웨어 트래픽을 매우 효과적으로 분류할 수 있음을 입증하였다.

박재우; 김민수; 노희준

자료유형: 학술대회자료

저자정보: 박재우 (고려대학교 세종캠퍼스) 김민수 (고려대학교 세종캠퍼스) 노희준 (고려대학교 세종캠퍼스)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2023 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2023.6

수록면: 1,938 - 1,940 (3page)

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암호화 통신을 활용한 멀웨어의 악성행위가 다양해짐과 동시에 개인정보 보호에 대한 우려로 인해, 암호화된 트래픽을 복호화하지 않고 특징을 추출해 악성 행위 분류를 시도하는 소위 트래픽 핑거프린팅 연구들이 등장하고 있다. 특히 TLS 트래픽에 대해서는 많은 핑거프린팅 연구가 실무에서도 활용되고 있는 상황이다. 하지만 최근 Holland 등이 제안한 nPrint는 TC ... 전체 초록 보기

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