플래시 메모리는 다양한 임베디드 시스템에서의 사용 빈도가 높으며, 특히 소형 정보기기의 보조기억장치로 빈번히 쓰이고 있으며, 이동형 정보기기의 경우 배터리를 사용하고 이동성이 중시되기 때문에 사용 중 전력 중단이나 외부의 충격, 환경에 많은 영향을 받게 된다. 플래시 메모리의 효율적인 오류관리를 위해서는 파일 시스템의 사용이 필요한데, 오류 발생시에 빠른 마운팅과 복구는 필수적인 요소가 된다. 본 논문에서는 기존의 JFFS(1)의 다른 NAND 플래시 파일 시스템에 적합한 구조를 설명하고, 실험을 통해 성능을 평가함으로써 NAND 플래시 메모리에 적용하기에 적합한 저널링 방범을 제안한다.
가상 기계란 하드웨어로 이루어진 물리적 시스템과 달리 소프트웨어로 제작되어 논리적인 시스템 구성을 갖는 개념적인 프로세서이다. 기상 기계 기술은 프로세서나 운영체제가 바뀌더라도 응용프로그램을 변경하지 않고 사용할 수 있는 장점이 있다. 임베디드 시스템을 위한 기상 기계 기술은 모바일 장치나 디지털-TV 등에 탑재할 수 있는 핵심기술로서 다운로드 솔루션에서는 꼭 필요한 소프트웨어 기술이다. 현재 EVM이라 명명된 임베디드 시스템을 일한 가상 기계에 대하여 연구가 진행 중이다. 이러한 연구의 일환으로 본 논문에서는 기존의 가상 기계를 위안 실행 파일 포맷들의 분석을 기반으로 하여 임베디드 시스템을 위한 실행 파일 포맷인 EVM 파일 포맷(EFF)을 정의한다. 또한 제안한 EFF의 완전성을 증명하기 위하여, 기존에 널리 사용되고 있는 실행 파일인 클래스 파일을 이용해서 구조적으로 증명한다.
소프트웨어 분류 기법은 저작권 침해 탐지, 악성코드의 분류, 소프트웨어 보관소의 소프트웨어 자동분류 등에 활용할 수 있으며, 불법 소프트웨어의 전송을 차단하기 위한 소프트웨어 필터링 시스템에도 활용할 수 있다. 소프트웨어 필터링 시스템에서 유사도 측정을 통해 불법 소프트웨어를 식별할 경우, 소프트웨어 분류를 활용하여 탐색 범위를 축소하면 평균 비교 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문은 API 호출 정보와 기계학습을 통한 윈도우즈 실행파일 분류를 연구한다. 다양한 API 호출 정보 정제 방식과 기계학습 알고리즘을 적용하여 실행파일 분류 성능을 평가한다. 실험 결과, PolyKernel을 사용한 SVM (Support Vector Machine)이 가장 높은 성공률을 보였다. API 호출 정보는 바이너리 실행파일에서 추출할 수 있는 정보이며, 기계학습을 적용하여 변조 프로그램을 식별하고 실행파일의 빠른 분류가 가능하다. 그러므로 API 호출 정보와 기계학습에 기반한 소프트웨어 분류는 소프트웨어 필터링 시스템에 활용하기에 적당하다.
PC 사용을 제어하고 관리하기 위하여 각 PC에서 실행하는 프로세스를 모니터링하는 시스템에 대한 연구는 여러 형태로 이루어져 왔다. 그러나 다수 PC에서 각 PC의 실행 프로세스를 모니터링하고 파일로 레포팅하는 방식의 시스템에 대한 연구는 찾아보기 어려운 실정이다. 이에 본 연구에서는 다수 PC 환경에서 각 PC를 모니터링하고 서버로 파일 레포팅하고, 레포팅 정보를 수합 정리하는 기능을 갖는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 본 연구의 시스템을 이용할 경우 각 PC를 사용하는 학습자는 실행 프로세스가 관리자에게 레포팅된다는 것을 인지하게 되어 불필요한 프로세스 실행을 자제하는 효과를 가져올 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 원본 파일뿐 아니라 외부 저장소의 백업파일까지 암호화하는 등 지능화 되어가는 랜섬웨어 공격에 대비하고자, 파일 생성 시점에 자동으로 클라우드 서버에 암호화하여 백업하고 클라이언트에서는 특정 프로세스가 원본 파일에 영향을 주게 되는 경우를 모니터링하여 차단하는 시스템을 설계하였다. 클라이언트에서는 파일 생성 혹은 저장시에 프로세스 식별자, 부모 프로세스 식별자, 실행파일의 해쉬 값을 비교하여 whitelist에서 보호하고자 하는 파일 형식이 다른 프로세스에 의하여 변경이 발생하는 경우를 모니터링하여 차단함으로써 의심되는 행위에 대한 파일 변경을 방지하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템을 적용하여 랜섬웨어에 의한 파일의 변경 혹은 삭제 시도로부터 안전하게 보호하여 발생가능 한 피해를 방지할 수 있도록 하였다.
패치 관리 시스템은 패치 서버에 속한 에이전트들의 보안 패치를 배포 및 관리하는 시스템이다. 에이전트에서의 보안사고로 인한 큰 피해를 막기 위해, 패치 관리 시스템은 패치 파일의 무결성 및 안정성을 고려해야 한다. 소프트웨어 벤더는 모든 패치 에이전트 환경에 대해 패치 호환성을 고려할 수 없기 때문에 충돌로 인한 패치 적용 실패 시 충돌 원인 분석이 필요하다. 기존의 패치 관리 시스템은 테스트 환경에서 수동으로 패치 파일에 대한 무결성을 검증하고 있다. 본 논문에서는 파일 변화 모니터링을 통해 패치 테스트 및 적용 과정을 자동화하고, 변경 파일 정보를 통해 호환성 충돌 문제에 대한 분석 시간을 단축하는 방법을 제시한다.
최근 SAN 기반 리눅스 클러스터 파일 시스템들이 개발되고 있다. 이들은 중앙 파일 서버를 두지 않으며, 디스크를 공유하는 클라이언트들이 화이버 채널을 통하여 마치 파일 서버처럼 디스크에 자유롭게 접근할 수 있다. 따라서 이 시스템들은 유용성, 부하의 균형, 확장성 등에서 장점을 가질 수 있다. 이 논문에서는 새로운 SAN 기반 리눅스 클러스터 파일 시스템을 위해 설계된 메타데이터 관리 방법들에 대하여 기술한다. 먼저, 디스크 접근 시간에서 기본의 방법보다 우수한 새로운 inode의 구조를 설명하고, 확장 해싱을 사용하는 새로운 디렉토리 구조에 대하여 기술한다. 또한, 대규모의 파일 시스템에 적합한 새로운 빈 공간 관리 방법을 제안하고, 메타데이터의 저널링 방법에 대하여 소개한다. 그리고, 성능 평가를 통하여 제안된 방법들의 우수성을 보인다.
자바 클래스 파일은 각 플랫폼에 독립적인 중간 코드 형태의 바이트코드와 자료 구조로 구성됨으로서 네트워크를 통하여 플랫폼에 독립적으로 인터프리티브 컴파일링 시스템에서 실행된다. 그러나 클래스 파일을 생성하는 자바 컴파일러는 각 플랫폼에 독립적인 바이트코드 표현에 제약을 받기 때문에 효율적인 코드를 생성하는데 한계가 있다. 또한 자바 가상 기계에서 동적 링킹을 지원하기 위하여 고안된 상수 풀(constant pool)의 크기가 상대적으로 큰 특징을 갖는다. 따라서 자바 클래스 파일이 네트워크와 같은 실행 환경에서 효과적으로 실행되기 위해서는 작은 크기와 효율적인 코드에 대한 변환이 요구된다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일이 인터넷 및 분산환경 시스템에서 효율적으로 실행되기 위해서 클래스 파일의 크기를 줄이는 방법과 자바 컴파일러가 생성한 바이트코드에 대해 최적화를 수행하는 최적화 방법론을 제시하고, 코드 최적화기를 설계 및 구현한다. 최적화된 클래스 파일은 코드 크기를 줄이고, 효율적인 코드를 생성함으로서 네트워크 상의 전송 속도뿐만 아니라 가상 기계에서 좀 더 빠르게 실행할 수 있다.
자바 클래스 파일은 각 플랫폼에 독립적인 중간 코드 형태의 바이트코드와 자료 구조로 구성됨으로서 네트워크를 통하여 플랫폼에 독립적으로 인터프리티브 컴파일링 시스템에서 실행된다. 그러나 클래스 파일을 생성하는 자바 컴파일러는 각 플랫폼에 독립적인 바이트코드 표현에 제약을 받기 때문에 효율적인 코드를 생성하는데 한계가 있다. 또한, 자바 가상 기계에서 동적 링킹을 지원하기 위하여 고안된 상수 풀(constant pool)의 크기가 상대적으로 큰 특징을 갖는다. 따라서 자바 클래스 파일이 네트워크와 같은 실행 환경에서 효과적으로 실행되기 위해서는 작은 크기와 효율적인 코드에 대한 변환이 요구된다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일이 인터넷 및 분산환경 시스템에서 효율적으로 실행되기 위해서 클래스 파일의 크기를 줄이는 방법과 자바 컴파일러가 생성한 바이트코드에 대해 최적화를 수행하는 최적화 방법론을 제시하고, 코드 최적화기를 설계한다. 최적화된 클래스 파일은 코드 크기를 줄이고, 효율적인 코드를 생성함으로서 네트워크상의 전송 속도뿐만 아니라 가상 기계에서 좀 더 빠르게 실행할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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