봇넷은 오늘날의 사이버 공격에서 가장 위험하고 복잡한 위협으로, 우리 네트워크 협회와 조직의 자산을 위협할 수 있습니다. 봇넷은 "bot-herder"로 알려진 단일 공격자의 제어 하에 있는 맬웨어에 감염된 컴퓨터 네트워크입니다. bot-herder가 제어하는 각 개별 기계를 봇이라고 합니다. 네트워크에 봇넷이 설정되면 Botmaster는 봇과 통신하여 C&C 통신을 통해 공격 명령을 전송합니다. 이러한 목적은 봇에 저장된 중요 정보를 가져오고 설치된 악성코드의 소프트웨어 기능을 업그레이드하는 것입니다. 봇에서. 봇넷 제작자는 금융 절도, 정보 절도, 서비스 방해 행위, 암호 화폐 사기, 다른 범죄자에 대한 액세스 판매와 같이 돈이나 개인적 만족을 위해 항상 얻을 수 있는 것이 있습니다. 기존 봇넷은 클라이언트 서버 모델(중앙화), 탈중앙화로 분류할 수 있습니다. 중앙 집중식 모델은 모든 봇이 중앙 집중식 명령 서버에 연결되는 IRC 및 HTTP Botnet과 같은 Botnet의 가장 간단하고 오래된 모델입니다. P2P 봇넷은 외부 C&C 서버에 접근해야 하는 중앙 집중식 구조가 아니라 모든 피어가 C&C 서버가 될 수 있는 분산 구조로 생존성이 매우 높다. 최근 SNS에 정보를 숨기거나 악성코드를 내장하고 기존 안티바이러스 시스템을 회피할 수 있는 기술인 스테가노그래피 기반 봇넷이 등장했다. 적용된 봇넷은 더욱 위협적입니다. 스테가노그래피는 이미지, 텍스트, 오디오 또는 비디오와 같은 멀티미디어 자산이 될 수 있는 캐리어 파일에 데이터를 숨기는 기술입니다. 감지할 수 없는 의사소통에 대한 연구를 스테가노그래피라고 합니다. 스테가노그래피는 때때로 암호 암호화 알고리즘과 결합되어 비밀 데이터에 대한 추가 보호를 제공합니다. 용량, 지각 가능성 및 탄력성은 효과적인 스테가노그래피 기술이 충족해야 하는 스테가노그래피 요구 사항의 세 가지 핵심입니다. 방대한 크기와 통계적 복잡성으로 인해 비디오는 인터넷에서 크게 증가하면서 스테가노그래피의 매우 중요한 부분이 되었습니다. 이 모든 조건을 충족할 수 있습니다. 본 연구에서는 소셜 네트워크를 통한 은밀한 통신 채널을 기반으로 하는 P2P 네트워크를 이용한 비디오 스테가노그래피를 이용하여 개인정보를 도용하고 지속적으로 업데이트할 수 있는 봇넷 구축 공격 모델을 제안한다.