• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.272-287
• /
• 2012

The optimal use of sonar systems for detection is a practical problem in a given ocean environment. In order to quantify the mission achievability in general, measure of effectiveness(MOE) is defined for specific missions. In this paper, using the specific MOE for detection, which is represented as cumulative detection probability(CDP), an integrated software package named as Optimal Acoustic Search Path Planning(OASPP) is developed. For a given ocean environment and sonar systems, the discrete observations for detection probability(PD) are used to calculate CDP incorporating sonar and environmental parameters. Also, counter-detection probability is considered for vulnerability analysis for a given scenario. Through modeling and simulation for a simple case for which an intuitive solution is known, the developed code is verified.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제18권8호
• /
• pp.459-468
• /
• 2018

무기체계 관련 어플리케이션과 국방 관련 기관에서 활용하는 정보시스템이 사이버 공격을 받을 경우 국가의 안보가 위험해지는 결과를 초래한다. 이러한 위험을 줄이기 위해 개발 단계에서부터 시큐어 코딩을 적용하거나, 발견된 취약점들을 체계적으로 관리하기 위한 노력이 지속적으로 행해지고 있다. 또한 다양한 분석 도구를 이용하여 취약점을 분석, 탐지하고 개발 단계에서 취약점을 제거하거나, 개발된 어플리케이션에서 취약점을 제거하기 위해 노력하고 있다. 그러나 취약점 분석 도구들은 미탐지, 오탐지, 과탐지를 발생시켜 정확한 취약점 탐지를 어렵게 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점 해결방안으로 분석 대상이 되는 어플리케이션의 위험도를 평가하고 이를 기반으로 안전한 어플리케이션을 개발 및 관리할 수 있는 취약점 탐지기법을 새롭게 제안하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.1167-1177
• /
• 2019

본 논문에서는 기존 보안관제의 한계점을 살펴보고, 효율적인 모니터링을 위한 취약점 데이터베이스 기반의 새로운 보안관제 모델과 그 효과성을 연구한다. 제안한 모델은 로그 탐지를 위한 정보보호 장비, 취약점 데이터베이스, 탐지 로그와의 연동 결과를 시각화하여 제공하는 대시보드로 구성하였다. 모델의 평가는 사전에 구축한 가상 인프라에서 모의공격 시나리오를 설정하여 효과를 분석하였으며, 기존의 방식과 달리 자산이 가지고 있는 보안 취약점에 특화된 공격 위협에 신속히 대응할 수 있고 취약점 데이터베이스와 연계한 보안관제로 탐지 규칙 간의 중복을 발견하여 최적의 탐지 규칙을 작성할 수 있음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.701-713
• /
• 2021

Race Condition은 둘 이상의 프로세스가 하나의 공통 자원에 대해 입력이나 조작이 동시에 일어나 의도치 않은 결과를 가져오는 취약점이다. 해당 취약점은 서비스 거부 또는 권한 상승과 같은 문제를 초래할 수 있다. 소프트웨어에서 취약점이 발생하면 관련된 정보를 문서화하지만 종종 취약점의 발생 원인을 밝히지 않거나 소스코드를 공개하지 않는 경우가 있다. 이런 경우, 취약점을 탐지하기 위해서는 바이너리 레벨에서의 분석이 필요하다. 본 논문은 UNIX 커널기반 File System의 Time-Of-Check Time-Of-Use (TOCTOU) Race Condition 취약점을 바이너리 레벨에서 탐지하는 것을 목표로 한다. 지금까지 해당 취약점에 대해 정적/동적 분석 기법의 다양한 탐지 기법이 연구되었다. 기존의 정적 분석을 이용한 취약점 탐지 도구는 소스코드의 분석을 통해 탐지하며, 바이너리 레벨에서 수행한 연구는 현재 거의 전무하다. 본 논문은 바이너리 정적 분석 도구인 Binary Analysis Platform (BAP)를 통해 Control Flow Graph, Call Graph 기반의 File System의 TOCTOU Race Condition 탐지 방법을 제안한다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권9호
• /
• pp.464-472
• /
• 2017

ICT(정보통신기술) 융합보안 환경에서 수많은 기업들이 회사 내에서 생산되는 중요 자료인 제품정보, 제조기술, 서비스 매뉴얼, 마케팅 자료, 홍보자료, 기술적 자료들을 외부공개 및 공유를 위해 웹 시스템을 운영하고 있다. 이렇게 인터넷에 공개된 웹 시스템은 사이버 보안 관리에 매우 큰 영향을 주고 있고, 상시 취약점을 가지고 있어서 정보보호 솔루션과 IT 취약점 점검을 수행하고 있지만, 외부 환경에서의 취약점 탐지 관리에는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하고자, 디지털 포렌식 기반의 시스템을 자체 구축하고 포렌식 기법을 활용하여 기업의 중요정보 유출 탐지에 대한 실증 연구를 수행하였다. 그 결과, 국내와 해외에서 운영하는 웹 시스템의 취약점으로 인하여 기업의 비밀자료 등 중요 정보가 노출된 것을 확인할 수 있었고 보안관리 개선 사항도 확인할 수 있었다. 결론적으로 최근 증가하는 해킹사고 대응으로 디지털 포렌식 기법을 적용한 시스템을 구축한다면 정보보안 취약 영역의 보안관리 강화와 사이버보안 관리체계 개선을 가져올 수 있을 것이다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제32권6호
• /
• pp.1139-1150
• /
• 2022

SW 산업의 급속한 발전과 함께 새롭게 개발되는 코드와 비례해서 취약한 코드 또한 급증하고 있다. 기존에는 전문가가 수동으로 코드를 분석하여 취약점을 탐지하였지만 최근에는 증가하는 코드에 비해서 분석하는 인력이 부족하다. 이 때문에 기존 Vuldeepecker와 같은 많은 연구에서는 RNN 기반 모델을 이용하여 취약점을 탐지하였다. 그러나 RNN 모델은 코드의 양이 방대할수록 새롭게 입력되는 코드만 학습되고 초기에 입력된 코드는 최종 예측 결과에 영향을 주지 못하는 한계점이 있다. 또한 RNN 기반 방법은 입력에 Word2vec 모델을 사용하여 단어의 의미를 상징하는 embedding을 먼저 학습하여 고정 값으로 RNN 모델에 입력된다. 이는 서로 다른 문맥에서 다른 의미를 표현하지 못하는 한계점이 있다. BERT는 Transformer 모델을 기본 레이어로 사용하여 각 단어가 전체 문맥에서 모든 단어 간의 관계를 계산한다. 또한 MLM과 NST 방법으로 문장 간의 앞뒤 관계를 학습하기 때문에 취약점 탐지와 같은 코드 간 관계를 분석해야 할 필요가 있는 문제에서 적절한 방법이다. 본 논문에서는 BERT 모델과 결합하여 취약점 탐지하는 연구를 수행하였고 실험 결과 취약점 탐지의 정확성이 97.5%로 Vuldeepecker보다 정확성 1.5%. 효율성이 69%를 증가하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제12권3호
• /
• pp.189-195
• /
• 2020

Smart contract, one of the applications of blockchain, is expected to be used in various industries. However, there is risks of damages caused by attacks on vulnerabilities in smart contract codes. Tool support is essential to detect vulnerabilities, and as new vulnerabilities emerge and smart contract implementation languages increase, the tools must have extensibility for them. We propose a design model for extensible architecture of smart contract vulnerability detection tools that detect vulnerabilities in smart contract source codes. The proposed model is composed of design pattern-based structures that provides extensibility to easily support extension of detecting modules for new vulnerabilities and other implementation languages of smart contract. In the model, detecting modules are composed of independent module, so modifying or adding of module do not affect other modules and the system structure.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제29권5호
• /
• pp.973-983
• /
• 2019

정보 보안의 중요성은 응용 소프트웨어의 보안으로 인해 국가, 조직 및 개인 수준에서 점점 더 강조되고 있다. 임베디드 소프트웨어를 포함하는 높은 안전성 소프트웨어의 개발 기술은 항공 및 원자력 분야 등 에 국한되어 사용되었다. 하지만 이러한 소프트웨어 유형은 이제 응용 소프트웨어 보안을 향상시키는 데 사용된다. 특히 보안 코딩은 방어적 프로그래밍을 포괄하는 개념으로 소프트웨어 보안을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 개선된 코딩 표준 검색 기법을 적용한 소프트웨어 보안 취약성 탐지 기술을 제안한다. 공개된 정적 분석 도구는 소프트웨어 보안 가능성을 분석하고 취약점을 유발하는 명령어를 분류하는 데 사용되었으며, 소프트웨어 취약점을 유발할 수 있는 API 및 버그 패턴을 쉽게 감지하여 향상시킬 수 있다.

• 정보처리학회논문지A
• /
• 제18A권5호
• /
• pp.193-204
• /
• 2011

인터넷 상의 웹 응용 프로그램은 불특정 다수의 사용자가 접근할 수 있기 때문에 보안상의 위험이 가중된다. 특히, 응용 프로그램의 소스코드에 보안 취약성이 있을 경우에는 침입 탐지 시스템과 같은 시스템 수준의 방어가 어렵기 때문에 이를 미리 제거하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 웹 응용 프로그램의 대표적인 소스 코드 취약성인 PHP 파일 삽입 취약성을 자동으로 검출할 수 있는 정적 분석기의 구현에 대해 다룬다. 본 연구에서는 의미 기반의 정적 분석을 사용하여 소스 코드의 취약성을 미리 자동으로 검출하고 수정하도록 함으로써, 기존의 침입 테스트 기법이나 응용 프로그램 방화벽 사용과 다르게 보안 취약성을 안전하게 제거하면서 추가적인 실행 시간 부하를 피하고자 하였다. 이를 위하여 의미 기반 분석 방법인 요약 해석 방법론을 적용했으며, PHP 삽입 취약성에 최적화된 요약 분석 공간을 설계하여 사용함으로써 PHP의 특성인 복잡한 문자열 기반 자료 흐름을 효과적으로 처리하면서 목적으로 하는 취약성을 효과적으로 검출할 수 있었다. 프로그램의 취약성 분석 결과는 Java GUI 도구를 통해 확인할 수 있으며, 분석된 취약성 지점에서의 메모리 상태 및 계산 정보도 같은 도구를 사용해 확인할 수 있다. 구현된 분석기의 취약성 검출의 정확성과 실행 속도를 검증하기 위하여 공개된 PHP 프로그램을 사용하여 성능 실험을 수행하였으며, 이를 통해 구현된 분석기의 실용성을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제16권3호
• /
• pp.161-166
• /
• 2023

최근 바이너리 코드에 대한 신종·변종 해킹이 증가되고 있으며 소스 프로그램에서 악성코드를 탐지하고 공격에 대한 방어 기술의 한계점이 자주 노출되는 상황이다. 바이너리 코드에 대해 머신러닝, 딥러닝 기술을 활용하여 고도화된 소프트웨어 보안 취약점 탐지 기술과 공격에 대한 방어와 대처 능력이 필요하다. 본 논문에서는 바이너리 코드의 실행 경로를 추적(execution trace)하여 동적 오염 정보를 입력한 후 오염 정보를 따른 특징을 기반으로 멀웨어를 그룹핑하는 멀웨어 클러스터링 방법을 제안한다. 멀웨어 취약점 탐지는 3-계층으로 구성한 Few-shot 학습 모델에 적용하여 각 계층의 CPU, GPU에 대해 F1-score를 산출하였다. 학습 과정에서 97~98%의 성능과 테스트 과정에서 80~81% 정도의 탐지 성능을 얻었다.