최근에 서버 시스템에서 SSD(Solid-State Drive)가 고성능 저장장치 및 캐시로서 많이 사용됨에 따라 다양한 서버 응용들의 입출력 요청 스트림들을 위해 SSD 수준에서 서비스 품질(Quality-of-Service)를 제공할 수 있는지에 대한 관심이 높아지고 있다. 현재까지 대부분의 SSD는 SATA 버스 상에서 AHCI 컨트롤러를 사용해왔기 때문에 각 입출력 스트림을 SSD 내부에서 구별하여 서비스할 수가 없었다. 그러나, 최근에 새로운 SSD 인터페이스로서 PCI Express 버스 상에서 NVME 컨트롤러가 제안됨에 따라 각 입출력 스트림을 SSD 내부에서 구별할 수 있게 되었고, 이에 따라 입출력 요청들을 스케줄링 할 수 있게 되었다. 본 논문은 NVME 기반 플래시 저장 장치를 위한 플래시 연산 그룹 스케줄링(Flash Operation Group Scheduling)을 제안하고, 가중치에 따라 입출력 스트림별로 비례 지분 대역폭을 제공할 수 있음을 QEMU 기반 시뮬레이션을 통해 보인다.
오늘날 가상화 기술은 가장 유용하게 사용되는 컴퓨팅 기술 중 하나이며 모든 컴퓨팅 환경에서 널리 활용되고 있다. 그러나 가상화 환경의 I/O 계층들은 호스트 머신의 I/O 동작 방식을 인지하지 못하도록 설계되어 있기 때문에 I/O 확장성 문제는 여전히 해결해야 할 문제로 남아 있다. 특히, 다중 큐 SSD가 보조 기억 장치로 사용될 경우, 증가한 잠금 경쟁과 제한된 I/O 병렬화 문제로 가상 머신은 다중 큐 SSD의 공인된 성능을 활용하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 성능 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 가상 CPU마다 전용 큐와 I/O 스레드를 할당하는 새로운 기법을 제안한다. 제안 기법은 성능 저하의 주요한 원인 중 하나인 잠금 경쟁을 효율적으로 분산시키고 또 다른 원인인 Virtio-blk-data-plane의 병렬화 문제를 해소한다. 제안 기법을 평가한 결과 최신 QEMU 보다 IOPS가 최대 155% 향상되는 것을 확인하였다.
기계장치에 내장되어 동작하는 내장 소프트웨어의 개발 환경은 일반 소프트웨어와 비교하여 불편한 점이 많다. 소프트웨어가 개발되는 장비와 동작하는 장비가 다르며 일반적으로 고가의 상용 개발도구를 필요로 한다. 본 논문은 공개 소프트웨어 도구들을 활용하여 내장 소프트웨어의 개발환경을 개선시킬 수 있는 방안을 제시한다. cross compile을 위한 GNU Compiler Collection과 Scratch box, 통합 개발 환경인 Eclipse, 원격 접속을 위한 RSE, 가상화를 위한 QEMU 등의 특징과 효과적인 활용 방법을 설명한다.
임베디드 소프트웨어를 실제 하드웨어 상에서 테스팅 하는 것은 하드웨어의 사용이 개발후반에 가능함에 따른 시간적인 제약으로 인해 테스트를 위한 충분한 시간 확보에 어려움이 있다. 이러한 문제점은 임베디드 소프트웨어 테스팅을 위한 시뮬레이션 기반 테스팅 환경의 구축으로 간단히 해결 할 수 있다. $\mu$-ITRON은 일본 임베디드 분야에서 활발히 사용되는 Real-Time Embedded OS로, 본 논문은 하드웨어 에뮬레이터 QEMU를 이용하여 임베디드 소프트웨어 테스팅을 위한 ARM Cortex-M3기반 $\mu$ITRON의 시뮬레이션 환경 구축에 대해 설명한다.
가상머신을 탐지하는 기법을 이용하여 현재 프로그램이 동작하는 플랫폼과 운영환경을 알아내는 방법을 제안한다. 가상머신 탐지기법으로 데렉 소더(Derek Soeder, eEye Digital Security)를 사용한다. 이 기법은 예외 명령어를 이용해 프로그램이 가상머신과 네이티브머신 환경에서 작동중인지 알아낸다. 가상머신의 코드 세그먼트 레지스트 영역은 네이티브머신보다 불명확 하다. 이런 메모리 주소체계의 차이를 이용한 가상머신탐지 기법이다. 더 응용하여 프로그램의 작동환경이 디버거(인텔 Pin, Olly dbg)인지 가상머신(VMware, QEMU)인지 혹은 네이티브머신(os: windows7 sp3)인지 구분하는 방안을 제안한다.
디바이스 드라이버의 결함은 시스템 실패의 주요 원인이다. 임베디드 디바이스 드라이버는 세심히 검증되어야 하지만, 디바이스 드라이버는 디바이스 동작에 큰 연관이 있기 때문에 단독으로 검증하기 어렵다. 비동기적인 디바이스의 DMA 동작들은 보통 복잡한 구조를 가질 수 있으며 비결정적인 조건상에서 발생하는 문제가 있을 경우 재현하기가 매우 어렵다. 이러한 관점에서, 실제와 동일한 인터페이스를 가지고 있는 가상 디바이스를 사용하게 되면, 코드의 변경 없이 디바이스 내부 상태 변화를 관찰 할 수 있다. 본 논문에서는 가상 디바이스를 활용하여 DMA 동작과 CPU 의 메모리 접근간의 충돌을 감시할 수 있는 방법을 제시한다. 가상 임베디드 시스템을 QEMU full system emulator 상에서 동작시키고, CPU 와 가상디바이스의 시스템 버스에 대한 메모리 접근을 추적하는 기능을 개발하였다.
Android OpenGL ES Issue Report에서 제기된 Android Emulator에서의 OpenGL 연산속도 문제를 Matrix 연산이 많이 사용되는 OpenGL 3D 구현에서 확인하고 이를 개선할 수 있는 방법을 제시한다. Android Emulator에 포함된 OpenGL ES는 소프트웨어 방식의 OpenGL ES 1.5가 사용되고 있다. 이때 Floating Point가 개선되면 3D의 연산 속도를 높일 수 있을 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 Android Emulator를 수정하여 개선하고, 샘플코드를 통해 테스트 결과를 제시한다.
본 논문에서는 IoT 취약점 탐지 시스템과 취약점 데이터베이스 구축 방안을 제안한다. 동적 웹페이지 제어기술 기반의 크롤링 기법으로 펌웨어를 수집한 후, 패킹된 펌웨어 파일을 Binwalk, FMK를 활용하여 추출하고 Qemu 에뮬레이팅 기반의 실제 서비스를 실행시키는 시스템을 구현하여 펌웨어 취약점을 탐지할 수 있는 환경을 구축한다. 구축된 시스템을 통하여 수집, 추출, 에뮬레이팅 과정에서 생성된 데이터와 연계되어 탐지된 취약점 정보를 저장할 수 있는 데이터베이스를 제안한다. 제안된 시스템과 데이터베이스를 통하여 IoT 기기 펌웨어의 취약점을 탐지하고 예방을 할 수 있을 것이라 기대한다.
메모리 오류는 소프트웨어 개발 과정에서 발생할 수 있는 가장 일반적이면서도 치명적인 문제 중 하나다. 이러한 문제를 효과적으로 탐지하고 수정하기 위해, 개발자들은 다양한 메모리 오류 탐지 도구를 활용한다. 그러나, 이 기술들은 소스 코드가 필요하다는 중대한 제약이 있다. 특히 임베디드 시스템의 개발 과정에서는 종종 소스 코드 대신 컴파일된 바이너리 형태로만 펌웨어가 제공되곤 한다. 이러한 배경을 바탕으로, 본 연구는 임베디드 환경에서 발생할 수 있는 메모리 오류를 실시간으로 탐지하기 위한 새로운 접근 방식을 제안한다. 이를 위해, Dynamic ASan 이라는 기술을 QEMU 가상화 기술에 적용함으로써, 메모리 접근 시 메모리 안정성을 지속적으로 검증하는 시스템을 구축하였다. 이러한 접근 방식은 임베디드 시스템의 안정성과 보안을 개선하는 데 중요한 기여를 할 수 있다.
본 연구에서는 안드로이드 부트로더의 취약점을 효과적으로 발견하기 위한 에뮬레이션 기반 퍼징 프레임워크를 제안한다. 부트로더는 높은 권한을 가지고 실행되기 때문에 취약점이 존재할 경우 심각한 보안 위협이 될 수 있다. 그러나 부트로더는 다양한 하드웨어와 상호작용하기 때문에 에뮬레이션 하기에 어려움이 많다. 이에 본 연구에서는 QEMU 에뮬레이터를 기반으로 부트로더의 주변 장치를 모델링하여 효율적인 퍼징을 수행하였다. 실험 결과, 에뮬레이션을 통해 실제 기기 대비 높은 퍼징 속도를 달성하였으며, 지속적으로 새로운 코드 영역을 발견할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 프레임워크는 향후 부트로더 취약점 분석 및 보안 검증에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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