앱(App)이라 불리는 응용프로그램은 모바일 기기 등에 다운받아 사용 가능하다. 그 중 안드로이드(Android) 기반 앱은 오픈소스 기반으로 구현되어 누구나 악용 가능하다는 단점이 있지만, 아주 일부분의 소스코드를 공개하는 iOS와는 달리 안드로이드는 오픈소스로 구현되어있기 때문에 코드를 분석할 수 있다는 장점도 있다. 하지만, 오픈소스 기반의 안드로이드 앱은 누구나 소스코드 변경에 참여 가능하기 때문에 그만큼 악성코드가 많아지고 종류 또한 다양해질 수밖에 없다. 단기간에 기하급수적으로 늘어나는 악성코드는 사람이 일일이 탐지하기 어려워 AI를 활용하여 악성코드를 탐지하는 기법을 사용하는 것이 효율적이다. 기존 대부분의 악성 앱 탐지 방안은 Feature를 추출하여 악성 앱을 탐지하는 방안이 대부분이다. 따라서 Feature 추출 후 학습에 사용할 최적의 Feature를 선정(Selection)하는 3가지 방안을 제안한다. 마지막으로, 최적의 Feature로 모델링을 하는 단계에서 단일 모델 이외에도 앙상블 기법을 사용한다. 앙상블 기법은 이미 여러 연구에서 나와 있듯이 단일 모델의 성능을 뛰어넘는 결과를 보여주고 있다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 앱(App) 기반 악성코드 탐지 최적의 Feature 선정과 학습모델을 구현하는 방안을 제시한다.
최근, 지공간 정보 처리와 분석을 위한 여러 가지의 공개 소스가 개발되어 다양한 응용 개발 프로젝트에 적용되고 있다. 지형공간 분야에서 공개 소스는 뷰어, 응용 프로그램 인터페이스, 개발 환경으로 제공되는 엔진 소스코드, 툴 킷 등과 같은 여러 가지 유형으로 구분된다. 본 연구에서는 간편한 다중 공간정보처리 툴 킷을 구현하기 위하여 공간 데이터베이스 엔진으로 발표된 PostgreSQL-PostGIS를 적용하였다. 이 결과는 특정 응용 분야의 질의나 분석 기능을 포함하는 응용 시스템 개발시에 적용될 수 있다. 설계 및 구현 작업은 PostgreSQL 데이터베이스에서 운영되는 OGC 라이브러리와 C 인터페이스인 LIBPQ를 이용하였다. 결론적으로 가용성, 확장성, 대용량 처리, 안정성 등의 이점에 따라 PostGIS는 다중 공간정보를 다루는 대부분의 응용 시스템 개발 시에 이용될 수 있는 중요한 대안이 될 수 있다.
소프트웨어는 개발하는 과정에서 많은 비용과 시간이 소모된다. 이를 해결을 위해, 많은 기업들이 공개된 오픈소스를 사용하지만 대부분 오픈소스에 대해 정확히 파악하지 않은 채 사용하고 있다. 특히, 구버전 오픈소스 사용으로 인한 보안 취약점 문제와 라이선스 사항을 간과한 저작권 문제가 발생하고 있다. 따라서, 오픈소스의 버전, 취약점 및 라이선스 정보를 분석하는 도구가 필요하다. 기존의 블랙덕은 오픈소스의 상세한 구성 요소를 제공하지만 환경 구축에 큰 부담을 따르게 된다. 또한, Fossology는 라이선스를 탐지할 수 있지만, 자체 데이터베이스가 존재하지 않아 그 외의 다른 정보들을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 소스 코드 유사도 측정을 통해 오픈소스를 파악하여 해당 버전 및 라이선스를 탐지 하는 도구를 제안한다. 본 제안 방식은 TF-IDF 및 코사인 유사도를 기반하여 MOSS라는 기존 소스 코드 유사도 측정 도구인 프로그램보다 정확도를 향상시킨다. 또한, 웹 기반의 경랑 플랫폼 환경에서 구축함에도 오픈소스를 분석하여 라이선스, 버전 및 취약점을 제공할 수 있다. 이를 통해, 앞선 블랙덕의 환경 구축에 요구되는 부담 및 Fossology의 오픈소스의 상세 정보의 미제공 문제를 해결할 수 있다.
프로그램에서 취약점이 발생하면 그에 대한 정보가 문서화되어 공개된다. 그러나 일부 취약점의 경우 발생한 원인과 그 소스코드를 공개하지 않는다. 이러한 정보가 없는 상황에서 취약점을 찾기 위해서는 바이너리 수준에서 코드를 분석해야 한다. 본 논문에서는 Out-of-bounds Read 취약점 유형을 바이너리 수준에서 찾는 것을 목표로 한다. 바이너리에서 취약점을 탐지하는 기존의 연구는 주로 동적 분석을 이용한 도구로 발표되었다. 동적 분석의 경우 프로그램 실행 정보를 바탕으로 취약점을 정확하게 탐지할 수 있지만, 모든 실행 경로를 탐지하지 못할 가능성이 있다. 모든 프로그램 경로를 분석하기 위해서는 정적 분석을 사용해야 한다. 기존의 정적 도구의 경우 소스코드 기반의 도구들이며, 바이너리에 수준의 정적 도구는 찾기 어렵다. 본 논문에서는 바이너리 정적 분석을 통해 취약점을 탐지하며, 메모리 구조를 모델링하는 방법으로 Heap, Stack, Global 영역의 취약점을 탐지한다. 실험 결과 기존의 탐지도구인 BAP_toolkit과 비교하였을 때 탐지 정확도 및 분석 시간에서 의미 있는 결과를 얻었다.
국내 대기업들은 충분한 SW테스팅으로 SW의 품질과 안정성을 점검하고 있다. 반면, 중소기업들은 부족한 인력과 비싼 상용 테스팅 도구 등으로 테스팅 환경이 어려운 실정이다. 이로 인한 테스트 부족 속에서 SW제품을 출시한다. 이 논문에서는 이런 문제의 해결방안 중 하나로 개발자가 코드 내부의 복잡도를 측정하여 잠재적인 오류를 줄이는데 초점을 둔다. 이를 위해 공개 소스프트웨어 기반의 도구 개선 제안 및 가시화 구현을 하였다. 즉, 벤처/중소 기업의 개발자들에게 각각 품질 요소들의 가시화 서비스가 가능하다. 이는 코드 내부의 결합력/응집력/복잡도/재사용 등의 가시적 모듈화로 SW품질 개선이 가능하다.
VRML 파서는 VRML(.wrl) 파일을 읽기 위하여 반드시 필요한 부분으로서, 이미 공개되어 있는 것으로는 C/C++ 코드의 QvLib1.0과 Yacc & Lex로 개발한 VRML2.0 파서가 있다. 그러나 QvLib1.0의 경우 VRML2.0 파일에 적용할 수 없으며, Yacc & Lex로 개발한 파서는 생성된 소스 코드를 수정하기 어려울 뿐만 아니라 이를 수정하기 위해서는 자동 생성기인 Yacc & Lex의 사용 방법을 잘 알고 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 C/C++ 코드의 VRML2.0 파서를 설계 및 구현하고 파싱의 결과로 생성된 parse tree를 이용하여 VRML 파일을 scene graph로 bygus할 수 있도록 하는 Scene Graph 생성기의 구현과정을 소개하였다. 또한 본 연구의 파서와 Scene Graph 생성기를 기 개발된 VRML 저작도구에 적용 및 테스트하였다.
리눅스와 같은 공개 운영 체제의 출현은 많은 프로그램 개발자들로 하여금 시스템 내부적인 측면에 대하여 한층 더 이해를 쉽게 할 수 있는 계기가 되었다. 그러나 프로그램 보안이라는 문제 영역에 관한 심각한 고려가 개발 시부터 병행되지 못함으로 인해 치명적인 프로그램 취약성이 잠재되어 왔다. 따라서 주요 침해 사례들은 상당 수 시스템이 사용하는 일부 알려진 프로세스들의 버그와 같은 프로그램 코드 수준에서의 취약성을 이용한 악의적인 프로그램들이 대부분을 차지한다. 본 논문에서 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 바는 다음과 같다. 첫째, 현재까지 널리 알려져 있는 프로그램 관련 취약성에 대한 명확한 이해, 둘째, 프로그램 코드 자체에 잠재되어 있는 취약성들이 내재된 함수들에 관한 분석, 그리고 마지막으로 이러한 분석 기술서를 기반으로 프로그램 취약성 검사 자동화 도구를 제안한다.
본고는 국내 한국학 관련 데이터베이스, 국내 도서관, 국내 학술 데이터베이스, 해외 도서관의 한자 검색 현황을 분석하여 문제점을 파악하고 개선 방안을 도출해 보고자 하였다. 유니코드 환경에서 한자 검색이 문제가 되는 주요한 이유를 '다중코드자', '간체자'와 '이체자'로 정리하고, 각각 3글자를 샘플로 검색하여 현황을 정리하였다. 한국학 관련 데이터베이스 13개, 국내 도서관 데이터베이스 5개, 국내 학술 데이터베이스 4개, 해외 도서관 데이터베이스 2개의 한자검색 현황을 조사하였다. 다중코드자에 대한 검색을 지원하기 위해서는 유니코드 컨소시엄에 공개된 소스를 적용해야 한다. 간체자와 이체자에 대한 검색 기능을 개선하기 위해서는 신뢰할 수 있는 매칭테이블을 표준화하여 유니코드 컨소시엄에 제안해야 한다.
Linux는 다양한 하드웨어 플랫폼을 지원하며, 강력한 네트워크 지원 기능, 다양한 형식의 파일시스템 지원 기능 등 높은 성능을 자랑한다. 그러나, 소스코드의 공개로 인하여 많은 보안상의 취약성을 내포하고 있으며, 최근 이를 이용한 해킹사고가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 Linux상에 상존하는 보안 취약성을 조사하고, 보안 요구사항을 도출하며, 최근 해킹의 상당부분을 차지하고 있는 Buffer Overflow 공격 방지를 위한 방안으로 커널 수정을 통해 Secure Linux를 개발하고자 한다.
DASE(Digital TV Application Software Environment)는 데이터 방송을 위한 국제 표준으로 MPEG-2 TS(Moving Picture Experts Group-2 Transport Stream) 형식의 데이터를 처리한다. 소스코드 대신 입력 데이터 명세 정보만을 공개하는 특성상 DASE 시스템의 오류를 테스트하기 위해서는 테스트 데이터에 오류를 삽입하는 방법이 적합하고 이를 위해 MPEG-2 표준을 위한 오류 항목을 개발이 요구된다. 본 논문에서는 관계형 데이터 베이스를 위한 데이터 분류인 Kim’s et al 분류를 근거로 하여 MPEG-2 표준을 위한 오류 항목을 개발하였다. 이는 DASE 시스템의 오류 삽입 테스트 기법에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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