Fuzz on the fabrics, which is the fibers protruded from the fabric surface, is very important in view of appearance quality, since it causes unpleasant appearance on the fabrics and also leads to pilling which makes fabric appearance and softness worse. However, fuzz on fabric surface is measured mostly by subjective methods (human vision) rather than objective methods. Thus, in this study, objective method using image analysis techniques has been developed for the measurement of fuzz on fabric surface. Fuzz on the fabric has also been ranked and rated by experts in order to see the reliability of the results obtained from the fuzz measurement. It was observed that correlation coefficient (r) between rating value and objective measurement value was 0.9 and this correlation coefficient value confirmed the reliability of this method.
프로그램의 버그는 해커에 의해 악용될 수 있기 때문에, 이를 사전에 발견하는 것이 매우 중요하다. 최근에는 프로그램의 취약점을 자동으로 찾기 위해 하이브리드 퍼징 기술이 연구되고 있다. 우리는 기존 하이브리드 퍼저들의 한계점인 부족한 확장성을 해결하고자, 스냅샷 기반 하이브리드 퍼저인 H-Fuzz 를 제안한다. H-Fuzz 는 스냅샷 기반 퍼징을 도입하여 하이브리드 퍼징의 확장성 부족 문제를 해결하였다. 그리고 기존 커버리지 기반 퍼저에 비해 H-Fuzz 가 버그를 발견하는데 효과적임을 실험을 통해 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4248-4270
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2018
This research aims at a new practical Intent fuzzing tool for detecting Intent vulnerabilities of Android apps causing the robustness problem. We proposed two new ideas. First, we designed an Intent specification language to describe the structure of Intent, which makes our Intent fuzz testing tool flexible. Second, we proposed an automatic tally method classifying unique failures. With the two ideas, we implemented an Intent fuzz testing tool called Hwacha, and evaluated it with 50 commercial Android apps. Our tool offers an arbitrary combination of automatic and manual Intent generators with executors such as ADB and JUnit due to the use of the Intent specification language. The automatic tally method excluded almost 80% of duplicate failures in our experiment, reducing efforts of testers very much in review of failures. The tool uncovered more than 400 unique failures including what is unknown so far. We also measured execution time for Intent fuzz testing, which has been rarely reported before. Our tool is practical because the whole procedure of fuzz testing is fully automatic and the tool is applicable to the large number of Android apps with no human intervention.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3511-3532
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2019
Coverage-guided fuzzing is an efficient solution that has been widely used in software testing. By guiding fuzzers through the coverage information, seeds that generate new paths will be retained to continually increase the coverage. However, we observed that most samples follow the same few high-frequency paths. The seeds that exercise a high-frequency path are saved for the subsequent mutation process until the user terminates the test process, which directly affects the efficiency with which the low-frequency paths are tested. In this paper, we propose a fuzzing solution, ER-Fuzz, that truncates the recording of a high-frequency path to influence coverage. It utilizes a deep learning-based classifier to locate the high and low-frequency path transfer points; then, it instruments at the transfer position to promote the probability low-frequency transfer paths while eliminating subsequent variations of the high-frequency path seeds. We implemented a prototype of ER-Fuzz based on the popular fuzzer AFL and evaluated it on several applications. The experimental results show that ER-Fuzz improves the coverage of the original AFL method to different degrees. In terms of the number of crash discoveries, in the best case, ER-Fuzz found 115% more unique crashes than did AFL. In total, seven new bugs were found and new CVEs were assigned.
본 논문에서는 전세계적으로 90%이상의 사용자층을 보유하고 있는 윈도우즈 OS의 API에 대한 보안 테스팅 중 Fuzz Testing을 적용하여 그 안전성을 검증하였다. 본 논문에서는 윈도우즈의 시스템 폴더 내에 구현된 함수들을 대상으로 테스팅하기 위해 Fuzz Testing 기반 자동화 방법론인 AWAFT를 제안하였다. AWAFT는 보안 취약점 중 버퍼오버플로우와 함수 파라미터 파싱 오류에 초점을 맞추고 있다. AWAFT를 자동화하기 위한 도구를 구현하였으며 Windows XP SP2 시스템 폴더에 적용한 결과 177개의 프로그램 종료 에러를 발견하였으며, 이 중 10개는 프로그램의 실행 흐름을 변경시킬 수 있는 보안상 위험한 취약점이었다. AWAFT는 윈도우즈 기반으로 개발되는 소프트웨어의 라이브러리에 대해 보안 향상을 위해 적용 가능하다.
소프트웨어 패치가 빈번하게 이루어지는 최근의 추세에 따라, 소프트웨어 버그 역시 패치로 인해 유도되는 버그인 회귀 버그의 비중이 점차 증가하는 추세이다. 이에 산업계와 학계에서는 최근 자동 버그 탐지 방법으로 주목받고 있는 퍼즈 테스팅을 도입 및 개량하여 회귀 버그를 사전에 탐지하고자 하는 시도가 점차 활발해지고 있다. 이 논문에서는 회귀 버그 탐지를 위한 퍼즈 테스팅 연구의 현황에 대하여 살펴보고, 현재 기법들에 존재하는 한계를 참고삼아 향후 관련 연구의 방향에 대한 전망을 제시한다.
펌웨어 취약점을 찾기 위한 퍼징 기법인 HAL-Fuzz는 MCU 벤더에서 제공하는 하드웨어 추상 계층의 HAL 함수를 이용하는 효율적인 기법이다. 하지만 정확한 HAL 함수를 사용하지 않는 대부분의 펌웨어는 다룰 수가 없다. 본 논문에서는 유사 HAL 함수 탐색이라는 새로운 방식을 제안하고 HAL-Fuzz의 퍼징 가용성을 높이고자 한다. 실험을 통해 HAL 함수뿐만 아니라 개발자 구현 유사 HAL 함수도 탐색하였으며 퍼징이 가능함을 확인하였다.
복숭아는 대표적인 여름 과일이자 알레르기를 유발하는 식품으로 밀폐되고 집약적인 생산환경으로 인해 시설 내 유기분진, 농약, 복숭아털이 발생하기 때문에, 열악한 작업환경으로 인한 작업자들이 어려움을 많이 겪고 있다. 본 연구에서는 복숭아 선별작업장에서 발생하는 미세먼지를 위치별, 작업별, 입경별로 모니터링함으로써 저감 및 대책 마련을 위한 기초자료를 확보하고자 하였다. 미세먼지 모니터링 결과 지역별로는 선별과정에서 미세먼지의 발생이 높은 것으로 나타났으며, 주로 기계적인 과정을 통하여 발생하는 10㎛ 이상의 미세먼지로 나타났다. 본 연구를 바탕으로 향후 작업환경의 개선을 위해서 공정 중 미세먼지가 주로 발생하는 지역 및 미세먼지의 물리적 특성을 고려하여 저감시설 및 개인보호구의 착용이 요구된다.
표면의 형태가 다른 복숭아 3품종을 선정하여 살충제flubendiamide의 잔류양상을 조사하고 또한 전착제 사용에 따른 잔류량을 조사하였다. 복숭아 표면의 형태는 현미경으로 관찰한 결과 창방, 월미 품종의 순으로 털이 많았으며, 천홍품종은 털이 없는 것으로 나타났다. Flubendiamide의 잔류량은 털이 많은 창방에서 가장 높게 나타나 0.54 mg/kg이었으며, 월미에서 0.43 mg/kg, 그리고 천홍에서 0.10 mg/kg이었다. flubendiamide와 전착제 polyoxy ethylene methylpoly siloxane를 함께 처리를 하였을 때, 각 품종별 복숭아에 대한 농약 잔류량은 창방에서는 전착제의 사용유무에 관계없이 0.55 mg/kg로 거의 변화가 없었으며, 월미에서는 0.53 mg/kg으로 0.10 mg/kg 증가하였다. 천홍에서는 0.48 mg/kg 으로 나타나 전착제의 사용으로 잔류량이 4.8배 증가되었다. 이러한 결과는 전착제의 사용이 표면에 털이 있는 품종에서는 농약의 잔류량을 증가시키지 않았으나, 표면에 털이 없는 품종에서는 잔류량을 증가시키는 것을 보여주었다.
X 대역에서 능동 위상 배열 레이더에 적용할 수 있는 타일형 능동 송수신 모듈을 구현하였다. 제안한 타일형 구조의 구현을 위한 수직 연결은 fuzz button을 이용한 solderless 방식으로 삽입 손실은 0.6 dB, 반사 손실의 VSWR은 1.7 이하를 만족하며 X 대역에서 약 30 %의 대역폭을 가지는 광대역 특성을 가진다. 광대역 특성을 가지는 수직 연결 구조를 이용하면 수직 연결 시에 발생할 수 있는 부정합을 최소한으로 하여 우수한 이득 평탄도를 가지는 타일형 구조의 송수신 모듈을 구현할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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