Core Concepts
이 연구는 OpenSSH 메모리 덤프에서 SSH 키를 정확하게 예측하여 불법적인 접근을 방지하고 고급 보안 프레임워크 또는 허니팟 개발을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.
Abstract
이 연구는 SSH 프로토콜과 OpenSSH 구현에 대한 배경 지식을 제공합니다. SSH는 암호화된 통신을 위해 널리 사용되지만, 동시에 악의적인 활동을 숨기는 데 사용될 수 있습니다. 이 문제를 해결하기 위해 SSH 키를 예측하는 것이 중요합니다.
이전 연구인 SSHkex와 SmartKex를 기반으로 하여, 이 연구는 기계 학습 및 딥 러닝 모델을 사용하여 OpenSSH 메모리 덤프에서 SSH 키를 예측하는 새로운 방법을 탐구합니다. 메모리 그래프 모델링, 특징 엔지니어링, 임베딩 기술 등 다양한 접근 방식을 시도하여 SSH 키 예측 성능을 향상시키고자 합니다.
실험 결과를 통해 다양한 모델과 임베딩 기법의 성능을 비교하고 분석합니다. 이를 통해 OpenSSH 메모리 덤프에서 SSH 키를 효과적으로 예측할 수 있는 방법을 제시합니다.
Stats
메모리 덤프 데이터셋의 총 크기는 약 1TB입니다.
데이터셋에는 약 1백만 개의 RAW 파일이 포함되어 있습니다.
데이터셋에는 약 1백만 개의 JSON 주석 파일이 포함되어 있습니다.
Quotes
"SSH는 암호화된 통신을 위해 널리 사용되지만, 동시에 악의적인 활동을 숨기는 데 사용될 수 있습니다."
"SSH 키를 예측하는 것이 중요한 이유는 불법적인 접근을 방지하고 고급 보안 프레임워크 또는 허니팟 개발을 가능하게 하기 때문입니다."