[논문 리뷰] Vulnerability of overlay networks under malware spreading

Rafael Vida, Javier Galeano외 1명|arXiv (Cornell University)|2013. 10. 02.

Complex Network Analysis Techniques인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 스페인 과학 공동체의 협력 및 컴퓨터 네트워크와 같은 실제 다층 구조에서, 사회적 네트워크와 물리적 네트워크의 두 층으로 구성된 상호의존 네트워크에서 악성코드 확산을 SIS 전염병 모델을 사용해 모델링한다. 그 결과, 상호의존성은 바이러스 전파의 전염성과 백신 접종에 대한 저항성을 크게 증가시키며, 특히 이러한 다층 네트워크에서 더욱 두드러진다.

ABSTRACT

Computer viruses are evolving by developing spreading mechanisms based on the use of multiple vectors of propagation. The use of the social network as an extra vector of attack to penetrate the security measures in IP networks is improving the effectiveness of malware, and have therefore been used by the most aggressive viruses, like Conficker and Stuxnet. In this work we use interdependent networks to model the propagation of these kind of viruses. In particular, we study the propagation of a SIS model on interdependent networks where the state of each node is layer-independent and the dynamics in each network follows either a contact process or a reactive process, with different propagation rates. We apply this study to the case of existing multilayer networks, namely a Spanish scientific community of Statistical Physics, formed by a social network of scientific collaborations and a physical network of connected computers in each institution. We show that the interplay between layers increases dramatically the infectivity of viruses in the long term and their robustness against immunization.

연구 동기 및 목표

• 다층 인fra구조에서 사회적 네트워크와 물리적 네트워크 층을 동시에 악용할 경우 악성코드가 어떻게 더 효과적으로 확산되는지 이해하기 위해.
• 악성코드 전파에 대한 취약성을 평가하기 위해 사회적 네트워크와 컴퓨터 네트워크를 상호의존 시스템으로 모델링하기 위해.
• 계층 간 상호의존성이 장기적인 전염성과 백신 접종 전략에 대한 악성코드의 강건성에 미치는 영향을 평가하기 위해.
• 특히 스페인 과학 공동체의 협력 네트워크와 기관 컴퓨터 네트워크를 포함한 실제 다층 네트워크에 모델을 적용하기 위해.

제안 방법

• 사회적 협력(공저자 관계)을 나타내는 네트워크와 기관 내 물리적 컴퓨터 연결을 나타내는 네트워크로 구성된 두 상호의존 네트워크로 시스템을 모델링한다.
• 각 층에 대해 확률적 SIS(Susceptible-Infected-Susceptible) 전염병 모델을 적용하며, 각 층의 고유한 전파 속도를 사용한다.
• 사회적 층에서는 접촉 과정을, 물리적 층에서는 반응 과정을 사용하여 각각 다른 역학을 모델링한다.
• 노드 상태가 계층 간 독립적이며, 각 네트워크 층 내 국소 상호작용에 의해 감염 상태가 결정되는 상황을 분석한다.
• 스페인 과학 공동체의 실질적 데이터를 기반으로 시뮬레이션을 수행하여 실제 영향을 평가한다.
• 에pidemic 폭발 임계값과 다양한 상호의존성 강도에서의 최종 감염 규모를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사회적 네트워크와 물리적 네트워크 간의 상호의존성이 다층 네트워크에서 악성코드 확산에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ2 접촉 과정과 반응 과정이라는 서로 다른 전파 메커니즘이 상호의존 시스템에서 바이러스 전파에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 계층 간 상호의존성이 백신 접종 전략에 대한 악성코드의 강건성에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 다른 역학을 가진 상호의존 네트워크에서 전염병 폭발의 임계값은 무엇인가?
• RQ5 실제 다층 네트워크 구조, 예를 들어 과학 협력 네트워크와 기관 네트워크는 악성코드 확산을 어떻게 증폭시키는가?

주요 결과

• 계층 간 상호의존성은 고립된 네트워크에 비해 악성코드의 장기적 전파성을 크게 증가시킨다.
• 상호의존성이 존재할 경우, 개별 층의 전파 속도가 낮더라도 대규모 감염에 더 취약해진다.
• 계층 간 상호의존성이 있으면 감염이 계층 간 전파를 통해 지속될 수 있어, 백신 접종에 대한 저항력이 증가한다.
• 특히 두 층의 전파 속도가 중간일 경우, 상호의존 네트워크에서의 최종 감염 규모는 단일 층 네트워크보다 더 크다.
• 모델은 사회적 층과 물리적 층 간의 상호작용이 각 층이 별개로 작용할 때보다 바이러스 전파를 강화하는 상호보완적 효과를 만들어내는 것으로 드러났다.
• 스페인 과학 공동체 네트워크에 대한 실증 결과는 상호의존적 구조가 고립된 층에 비해 최종 감염 규모를 상당히 증가시킨다는 것을 보여준다.