• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.167-170
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• 2018

본 논문에서는 바이너리 분석을 위한 ARM의 구조를 분석한다. 바이너리 분석이란 0과 1로 이루어진 이진 값의 의미를 분석하는 것을 말한다. 바이너리 코드를 역어셈블(Disassemble)하여 값으로만 존재하는 데이터가 어떤 명령어(Instruction)이며 어떤 피연산자(Operand)를 의미하는지 알 수 있다. 소스코드를 컴파일하여 실행파일이 생성이 되면 바이너리 값으로 구성되며 이 실행파일을 바이너리 파일이라고도 한다. 바이너리 파일을 분석하기 위해서 CPU의 명령어 집합 구조(Instruction Set Architecture)를 알아야 한다. PC와 서버, 모바일 등에서 많이 사용되고 있는 ARM 중에서 64비트를 지원하는 AArch64(ARMv8)의 명령어 구조를 분석하여 효율적인 바이너리 분석의 기반을 마련하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.67-70
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• 2010

본 논문은 바이너리 코드 수준에서 정적인 프로그램 분석을 수행하는 프레임워크를 설계 및 구현한다. 정적으로 바이너리 코드 수준에서 분석을 수행하려는 이유는 일반적으로 컴퓨터에 설치되는 실행 파일은 소스 코드 없이 단지 바이너리로 된 실행 파일만 주어지는 경우가 대부분이고, 정적 제어 흐름 분석을 통해 수행 전에 동작을 파악하기 위해서이다. 본 논문에서는 바이너리 실행 파일로부터 실행 순서 및 제어 흐름 등의 정보를 표현할 수 있는 제어 흐름 그래프를 작성하여 바이너리 파일의 실행 흐름과 위험한 함수의 호출 여부를 동시에 파악할 수 있도록 하며, 그래프 시각화를 통해 바이너리 파일의 분석을 용이하게 한다. 또한 실행 흐름에 대한 자동 탐색 방법을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.466-469
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• 2018

최근 PC를 비롯한 모바일, IOT 기기 등 다양한 환경에서의 사이버 공격이 기승을 부리고 있으며, 그 방법 또한 나날이 발전하고 있다. 이러한 사이버위협으로부터 개인 및 기업의 자산을 지키기 위한 근본적인 대안이 없이는 매번 반복적인 피해를 피하기 어려운 현실이다. 다양한 환경이라고 함은, 다양한 OS(Operation System), 다양한 ISA (Instruction Set Architecture)의 조합으로 이루어지는 사이버환경을 의미한다. 이러한 조합들은 일반 사용자들에게 가장 많이 쓰이는 Windows & Intel 조합의 환경과, Linux & Intel 또는 Linux & ARM 등 기업에서 서비스를 위해 쓰이는 서버 환경 등을 예로 들 수 있다. 그밖에 최근 IOT기기나 모바일 기기와 같은 환경도 있을 수 있다. 바이너리 파일에 대한 보안은 다양한 연구가 진행되고 있지만 그 범위가 방대하고, 깊이가 필요한 영역이라 진입 장벽이 높은 실정이다. 본 논문에서는 이러한 바이너리의 취약점을 분석하기 위한 첫 번째 단계로써 다양한 바이너리 파일을 하나의 정형화된 자료구조로 변환하는 바이너리 포맷 분석기의 한 방법을 제시하고자 한다. 다양한 OS와 다양한 ISA환경에서 사용되는 바이너리들에서 공통적으로 존재하는 정보들 중, 바이너리의 취약점 분석을 위해 필요한 데이터를 보다 효율적으로 수집하고, 관리하는 것이 바이너리를 통한 사이버 위협을 탐지하는 연구에서 기초가 된다고 할 수 있기 때문이다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.4
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• pp.25-29
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• 2021

The strip binary is a binary from which debug symbol information has been deleted, and therefore it is difficult to analyze the binary through techniques such as reverse engineering. Traditional binary analysis tools rely on debug symbolic information to analyze binaries, making it difficult to detect or analyze malicious code with features of these strip binaries. In order to solve this problem, the need for a technology capable of effectively extracting the information of the strip binary has emerged. In this paper, focusing on the fact that the byte code of the binary file is generated very differently depending on compiler version, optimazer level, etc. For effective compiler version extraction, the entire byte code is read and imaged as the target of the stripped binaries and this is applied to the convolution neural network. Finally, we achieve an accuracy of 93.5%, and we provide an opportunity to analyze stripped binary more effectively than before.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2020.07a
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• pp.119-122
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• 2020

소스 코드가 없는 악성코드를 분석하거나 소프트웨어 취약점 분석을 위해 바이너리 분석이 요구된다. 바이너리 분석을 위한 도구 중 어셈블러는 사용자의 입력 없이 컴파일러 내부에서 수행되기 때문에 사용자 관점의 연구는 많지 않다. 그러나 바이너리 분석 과정 중 역어셈블과 중간언어(Intermediate Representation)의 정확성을 검증하기 위해 사용자가 어셈블리어를 입력하여 결과를 확인할 수 있는 어셈블러가 요구된다. 본 논문에서는 어셈블리어를 바이너리 코드로 변환하는 어셈블러 도구를 함수형 언어인 F#으로 구현하여 어셈블리 과정을 효율적으로 설계한 어셈블러 도구를 제안한다. F#의 강력한 패턴 매칭 기능을 사용하여 수백개의 명령어를 일괄적이고 직관적으로 처리하는 과정을 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.306-309
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• 2017

소프트웨어의 보안에 대한 중요성이 점차 높아짐에 따라, 소스코드 기반의 소프트웨어의 보안약점 분석 기법에서 더 나아가 소스 코드가 존재하지 않는 바이너리 파일을 대상으로 분석을 수행하는 연구가 진행되고 있다. 왜냐하면 소프트웨어 개발의 복잡성 증가에 따른 서드파티 라이브러리 활용과 레거시 코드의 관리 부재, 임베디드 소프트웨어의 특성 등으로 인해 소스 코드가 존재하지 않는 바이너리 코드의 사용이 늘어나고 있기 때문이다. 따라서 최근 바이너리 코드에 내제된 보안약점을 분석하기 위해서 중간코드를 이용하여 정적분석을 수행하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 중간언어를 사용함으로 실행환경에 따라 달라지는 바이너리 코드가 중간언어로만 변환이 된다면 동일한 형태의 보안약점 분석기술을 통해 효과적인 수행이 가능하다. 본 논문에서는 이러한 바이너리 코드로부터 중간언어로 변환시 컴파일 과정에서 상실된 복합 자료형을 재구성하기 위해 Word2vec 딥러닝 기법을 이용한 추론기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.181-182
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• 2021

악성코드 분석방법의 발전에 따라 악성코드의 분석우회기법도 나날이 발전하여 대량의 악성코드분석이 다양한 이유로 수행되지 않고 있다. 대부분의 악성코드는 소스코드가 없는 바이너리로 동적 분석이 동작하지 않는 원인을 파악하기 어렵다. 동적 분석이 실행되지 않는 악성코드들은 입력 값에 따라 악성코드가 동작하거나, 특정 시간대를 일치하는 등 다양한 트리거가 존재한다. 본 논문에서는 트리거가 필요한 악성코드에 대해 바이너리 리프팅(lifting) 기술을 활용한 새로운 동적 분석방법을 제안한다. 바이너리 리프팅 기술은 소스코드가 없는 바이너리를 LLVM IR 로 변환시키는 기술로서 이를 활용해 입력 값 유무에 따른 악성코드를 판별하고자 한다. 전달인자를 사용하는 코드와 사용하지 않는 코드간 LLVM IR 을 비교분석하여 전달인자에 따른 악성코드 동작 여부를 판별해 대량의 악성코드 동적 분석시스템의 분석률을 높이는 방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.283-286
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• 2017

소프트웨어 내제되어 있는 보안약점과 보안취약점으로 인해 사회적으로 많이 비용이 발생함에 따라 안전한 소프트웨어를 개발하고자하는 요구가 증가하고 있다. 최근 바이너리 코드에 내제된 보안약점을 분석하기 위해서 중간코드를 이용하여 정적분석을 수행하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 중간 언어를 사용함으로 실행환경에 따라 달라지는 바이너리 코드가 중간언어로만 변환이 된다면 동일한 형태의 보안약점 분석기술을 통해 효과적인 수행이 가능하다. 이 기술의 핵심은 바이너리 코드로부터 얼마나 코드내의 자료형 및 변수를 재구성하여 중간언어로 변환하는 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 바이너리 코드로부터 보안약점 분석을 위한 중간언어 변환시 효과적으로 자료형 및 변수 등에 관한 정보를 재구성하는 기법들에 대해서 조사 분석하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.5
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• pp.70-79
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• 2010

We perform static program analysis for the binary code. The reason you want to analyze at the level of binary code, installed on your local computer, run the executable file without source code. And the reason we want to perform static analysis, static program analysis is to understand what actions to perform on your local computer. In this paper, execution flow graph representing information such as the execution order among functions and the flow of control is generated. Using graph, User can find execution flow of binary file and calls of insecure functions at the same time, and the graph should facilitate the analysis of binary files. In addition, program to be run is ensured the safety by providing an automated way to search the flow of execution, and program to be downloaded and installed from outside is determined whether safe before running.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.31 no.4
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• pp.687-699
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• 2021

When a vulnerability occurs in a program, it is documented and published through CVE. However, some vulnerabilities do not disclose the details of the vulnerability and in many cases the source code is not published. In the absence of such information, in order to find a vulnerability, you must find the vulnerability at the binary level. This paper aims to find out-of-bounds read vulnerability that occur very frequently among vulnerability. In this paper, we design a memory area using memory access information appearing in binary code. Out-of-bounds Read vulnerability is detected through the designed memory structure. The proposed tool showed better in code coverage and detection efficiency than the existing tools.