대용량 문서에 대한 키워드 검색을 위해 역파일(inverted-file) 색인 기법이 널리 쓰이고 있다. 역파일 색인 기법을 구현함에 있어 고려되어야 할 점은 키워드 검색 처리 시에 디스크 사용을 최소로 할 수 있는 방법이다. 크기가 작은 역파일이라면 디스크 I/O 사용도 작고 필요시 역파일을 메모리에 적재하여 둠으로써 디스크 사용을 크게 줄일 수 있다. 하지만, 웹 검색이나 규모가 큰 도서관 시스템에서와 같이 색인 데이터 크기가 매우 큰 경우 역파일을 읽는 디스크 비용이 급격히 증가할 수 있다. 본 논문에서는 매우 큰 크기의 역파일을 사용하는 검색 환경에서 디스크 사용을 최소로 할 수 있는 역파일 구조를 제안한다. 제안된 구조는 질의 처리 과정을 고려해 계층 구조로 설계되며 실제 상용 시스템에 적용되어 안정성 및 성능을 입증했다.
역파일 구조(inverted file structure)는 검색 속도가 빠르기 때문에 정보검색 시스템의 색인정보 하부 저장구조로 널리 이용되지만 문서의 동적 삭제는 어려운 형태이다. 본 논문에서는 기존역파일 구조에 문서마다 색인어의 포스팅 레코드를 기록한 목록을 유지함으로써 문서의 동적 삭제가 용이하고, 위치정보를 포스팅 레코드에서 분리하여 위치 검색이 효율적인 역파일 구조를 설계한다. 설계된 역파일 구조는 STEER(Structured Entity Element Retrieval) 정보검색 시스템에서 구현되었다.
역파일을 사용한 색인 기법은 정보 검색 분야에서 널리 사용되었으며, 최근 대용량 검색 시스템으로 사용되고 있는 웹 검색 엔진에서도 적응되고 있다. 본 논문에서는 웹 검색 엔진의 특성에 완친 구현된 역파일 기법 기반의 웹 문서 색인 파일의 구조와 디스크에 저장된 대용량의 역파일 색인을 기반으로 웹 페이지의 검색 적합도를 계산하는 랭킹 시스템을 설명한다. 이를 통하여 상용 웹 검색 엔진의 랭킹 시스템과 디스크 자원 사용의 최소화 기법을 제시한다.
본 논문에서는 파일 내용 기반 검색 프로그램을 설계하고 구현하였다. 역 인덱스 구조를 이용하여 설계하였으며 별도의 정보 검색 라이브러리 사용 없이 구현하였다. 인덱스 파일은 트라이 자료 구조를 직접 설계 및 구현 하였으며 자바 언어의 HashMap 구조를 중첩 형태로 구현하였다. 개발 시스템의 유용성을 테스트하기 위해 GRE 단어집에 수록된 약 3,300개의 단어를 사용하여 임의 생성한 텍스트 파일 집합을 사용하였다.
악성코드를 분석하는 기존 기법인 정적분석은 빠르고 효율적으로 악성코드를 탐지할 수 있지만 난독화된 파일에 취약한 반면,, 동적분석은 난독화된 파일에 적합하지만 느리고 비용이 많이 든다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 두 분석 기법의 단점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 활용한 난독화에 강한 정적분석 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 원본 코드 및 난독화된 파일을 grayscale 이미지로 변환하여 데이터셋을 구축하고 AutoEncoder 를 사전학습시켜 encoder 가 원본 파일과 난독화된 파일로부터 원본 파일의 특징을 추출할 수 있도록 한 이후, encoder 의 output 을 fully connected layer 의 입력으로 넣고 전이학습시켜 악성코드를 탐지하도록 하였다. 본 연구에서는 제안한 방법론은 난독화된 파일에서 악성코드를 탐지하는 성능을 F1 score 기준 14.17% 포인트 향상시켰고, 난독화된 파일과 원본 파일을 전체를 합친 데이터셋에서도 악성코드 탐지 성능을 F1 score 기준 7.22% 포인트 향상시켰다.
기존의 웹서버는 텍스트형식의 로그파일을 기록한다. 웹 서버에서 로그파일은 클라이언트의 웹서버에 대한 접속정보와 웹서버의 처리상황 등 모든 상황을 기록하고 저장한다. 이 정보를 분석하면 웹 서비스를 하는데 있어서 웹 서비스의 질을 높이는데 좋은 참고자료가 될 뿐 아니라 웹 서버에 이상이 생겼을 경우 발생한 오류를 조기에 발견하는 데에도 사용되는 중요한 자료이다. 현재 이러한 로그파일은 텍스트 파일로 저장되어있기 때문에 조작의 가능성도 있고 오랜 시간이 지나 해당 웹 페이지가 삭제되었을 경우 로그파일에 기록된 그 시각의 웹 페이지를 볼 수 없다. 본 연구에서는 로그파일에 기록된 그 시간의 웹 URL 페이지 이미지를 저장하여 이미지 로그파일을 만드는 시스템을 구현해 봄으로써 텍스트형식 로그파일의 단점을 보안하고 오랜 시간이 지난 후에도 그 웹 페이지를 볼 수 있는 기법을 연구하였다. 이 기법은 로그파일로써의 역할 뿐만 아니라 Digital Forensics 로 범죄 수사에도 많은 도움이 될 수 있고 휴대전화에서 풀 인터넷 브라우징 연구에도 적용될 수 있다.
말뭉치는 언어를 연구하기 위한 중요한 재료이다. 본 논문에서는 말뭉치에서 나타나는 언어 현상을 보다 효율적으로 분석하기 위한 언어학자를 위한 말뭉치 분석기를 제안하고 그 구현 방법을 설명한다. 제안하는 말뭉치 분석기는 기본적인 통계 정보와 함께, 형태소 분석된 파일을 대상으로 위치 색인을 포함하는 역파일 색인을 구성하여 빠른 형태소 검색과 다앙한 수준의 연어 검색을 제공한다. 분석기는 세종말뭉치를 기본 말뭉치로 하며, 다앙한 말뭉치에 대한 통계자료와 검색 기능을 제공하기 위해 사용자 말뭉치 파일에 대한 처리도 지원한다. 시스템은 사용자가 업로드한 말뭉치 파일에 대하여 자동 형태소 분석을 제공하며 형태소 분석 결과 수정을 가능하게 하여 다앙한 말뭉치에서 언어학자들의 우리말 연구를 지원한다.
악성코드를 이용한 사이버 위협이 꾸준히 증가함에 따라 많은 보안 및 백신 관련 업체들이 악성코드 분석 및 탐지에 많은 노력을 기울이고 있다. 그러나 소프트웨어의 분석이 어렵도록 하는 난독화 기법이 악성코드에 적용되어 악성코드에 대한 빠른 대응이 어려운 실정이다. 특히 상용 난독화 도구는 빠르고 간편하게 변종 악성코드를 생성해 낼 수 있기 때문에 악성코드 분석가가 새로운 변종 악성코드의 출현 속도에 대응할 수 없도록 한다. 분석가가 빠르게 악성코드의 실제 악성행위를 분석하도록 하기 위해서는 난독화를 해제하는 역난독화 기술이 필요하다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구인 Themida가 적용된 소프트웨어를 역난독화하는 일반적인 분석방법론을 제안한다. 먼저 Themida를 이용하여 난독화가 적용된 실행파일을 분석하여 알아낸 Themida의 동작 원리를 서술한다. 다음으로 DBI(Dynamic Binary Instrumentation) 프레임워크인 Pintool을 이용하여 난독화된 실행파일에서 원본 코드 및 데이터 정보를 추출하고, 이 원본 정보들을 활용하여 원본 실행파일에 가까운 형태로 역난독화할 수 있는 자동화 분석 도구 구현 결과에 대해 서술한다. 마지막으로 원본 실행파일과 역난독화한 실행파일의 비교를 통해 본 논문의 자동화 분석 도구의 성능을 평가한다.
Java는 간결하고 객체 지향적이며 플랫폼 독립적으로 실행 가능한 특성을 지니고 있어, 웹 상에서의 증대된 표현능력과 유연성을 제공해 왔다. 하지만 이렇게 개방적이고 넓은 수용 가능성은 보안에 있어 많은 위협 취약점을 발생시키게 한다. 특히 현재 네트웍을 통해 널리 사용되는 애플릿은 그 자체가 사용자의 시스템에 전송되어 실행되므로, 만일 악의의 사용자가 그 애플릿 파일을, 역 컴파일러를 사용해 소스 코드를 얻어낸다면, 애플릿 서비스를 하는 시스템 및 네트웍에 대한 보안 문제 및 경제적 피해는 물론이고, 애플릿 개발자 및 다른 사용자들에게 있어 많은 문제를 일으킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 자바 애플릿 역컴파일에 의한 보안 취약성 및 문제점을 진단하고, 거기에 대처할 수 있는 대응 기법에 대한 연구를 통해 보다 나은 자바 애플릿 역컴파일 방지 기법을 제시하려고 한다. 본 논문에 제안된 방법은 역컴파일 방지를 위해 클래스 파일에 혼란 코드를 삽입하는 방법으로서, 그 기법 및 사용 방법을 제시하고 역컴파일 방지 도구의 모델을 제안한다. 또한 앞으로의 연구는 여기서 제안된 자바 애플릿 역컴파일 방지 도구 모델의 세부적 구현으로 진행되어야 하겠다.
최근의 사이버 침해 사고는 공격 대상을 지정하여 지속적으로 공격을 시도하는 APT(Advanced Persistent Threat)와 랜섬웨어(Ransomware) 공격이 주를 이룬다. APT 공격은 dirve by download 를 통하여 의도하지 않은 파일의 다운로드를 유도하고, 다운로드 된 파일은 역통신채널을 만들어 내부 데이터를 외부로 유출하는 방식으로 공격에 사용되는 악성 파일이 사용자 모르게 다운로드 되어 실행된다. 랜섬웨어는 스피어 피싱 (Spear-phishing) 과 같은 사회공학기법을 이용하여 신뢰 된 출처로 유장 된 파일을 실행하도록 하여 주요 파일들을 암호화 한다. 때문에 사용자와 공격자 사이 네트워크 중간에 위치한 패킷 기반의 보안 장비들은 사용자에 의해 다운로드 되는 파일들을 선제적으로 식별하고, 차단하여 침해 확산을 방지 할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 네트워크 패킷 레벨에서 알려진 악성파일을 식별하고 실시간 차단하는 방안에 대하여 연구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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