표제지
요약
목차
제1장 서론 11
1.1. 연구 배경 및 목적 11
1.2. 연구 범위 및 방법 13
제2장 관련 연구 14
2.1. 스테가노그래피(Steganography) 14
2.1.1. 스테가노그래피 개념 14
2.1.2. 이미지 스테가노그래피와 비디오 스테가노그래피 17
2.1.3. 스테가노그래피 툴 19
2.2. 봇넷 25
2.3. 스테가노그래피 기반 봇넷(스테고봇넷) 27
2.4. 선행 연구 28
제3장 비디오 스테가노그래피 기반 봇넷 모델 30
3.1. 개념 및 절차 30
3.2. C & C 메시지 공유 플랫폼으로서 텔레그램 메신저의 적합성 33
3.3. 공격 시나리오 37
제4장 실험 결과 39
4.1. 실험 1: SNS 메신저에서 제안모델 구현 가능성 검증 39
4.1.1. 실험 목적과 방법 39
4.1.2. 실험 결과 42
4.2. 실험 2: 봇넷 통신 효율성 측면에서 제안모델과 이미지 스테가노그래피 기반 모델 비교 45
4.2.1. 실험 목적과 방법 45
4.2.2. 실험 결과 50
4.3. 제안 모델의 장점과 제한사항 54
제5장 결론 및 향후연구 55
참고문헌 56
Abstract 61
〈표 2-1〉 스테가노그래피와 암호 비교 15
〈표 2-2〉 이미지 스테가노그래피 툴과 비디오 스테가노그래피 툴 20
〈표 3-1〉 SNS 메신저의 C & C 메시지 공유 플랫폼 적합성 조사 결과 33
〈표 4-1〉 비디오 스테가노그래피 툴별 지원 비디오 파일 형식과 실험 결과 42
〈표 4-2〉 텔레그램 채팅방에서 공유되는 이미지와 비디오의 크기 50
〈표 4-3〉 기준 크기 이미지와 비디오의 최대 임베딩 용량(MEC) 51
〈표 4-4〉 이미지와 비디오의 NCMF 52
〈그림 2-1〉 스테가노그래피 적용 절차 14
〈그림 2-2〉 대표적 공간영역 스테가노그래피 기법인 LSB 방식 18
〈그림 2-3〉 파이썬 라이브러리 Stegano 20
〈그림 2-4〉 OpenPuff의 세부 기능 21
〈그림 2-5〉 Steg에서 Bitmap과 JPG의 옵션 설정 22
〈그림 2-6〉 Steg의 최대 임베딩 용량 자동 계산 기능 22
〈그림 2-7〉 MSU StegoVideo 23
〈그림 2-8〉 VirtualDub을 활용한 AVI 프레임 추출 24
〈그림 2-9〉 전통적 봇넷의 구조와 주요 구성요소 26
〈그림 2-10〉 스테고 봇넷의 구성 27
〈그림 3-1〉 비디오 스테가노그래피 기반 봇넷 모델 30
〈그림 3-2〉 제안모델 1단계: 스테고 비디오 파일 생성 31
〈그림 3-3〉 제안모델 2단계: 스테고 비디오 파일 업로드 32
〈그림 3-4〉 제안모델 3단계: 스테고 비디오 파일 다운로드 32
〈그림 3-5〉 텔레그램의 비디오 자동 다운로드 관련 설정 36
〈그림 3-6〉 DoS 공격 시나리오 38
〈그림 3-7〉 중요정보 탈취 시나리오 38
〈그림 4-1〉 실험 1의 수행 환경 39
〈그림 4-2〉 실험 1의 세부 수행절차 41
〈그림 4-3〉 스테고 비디오 파일(VS)과 다운로드 한 비디오 파일(VD)의 해시값 비교[이미지참조] 43
〈그림 4-4〉 OpenPuff로 다운로드 된 비디오 파일(VD)에서 은닉 메시지 추출[이미지참조] 44
〈그림 4-5〉 이미지와 비디오의 NCMF 비교 그래프 53