소스코드의 정적분석 기술은 소스코드 자체에 내재된 취약성을 찾는데 활용되는 중요한 기술로 인식되고 있다. 본 논문은 정보시스템의 소스코드 보안성 수준을 평가하는 방법으로 정적분석 결과인 소스코드의 취약성 정보와 프로그램이 처리하는 정보의 중요도를 활용하는 평가 메트릭의 설계 및 활용을 소개한다. 소스코드 보안성 메트릭은 소스코드의 취약점 수준을 개발 과정에서 미리 파악할 수 있도록 도움을 준다는 측면에서 평가자와 개발자 모두가 활용할 수 있다. 특히 평가자는 보안 메트릭을 통해 소스코드의 성격과 요구되는 정보의 보안수준에 따라 소스코드의 보안 수준을 점검하며, 코드 검수에 활용할 수 있다.
Security vulnerabilities have been reported in major design software systems such as Adobe Photoshop and Illustrator, which are recognized as de facto standard design tools in most of the design industries. Companies need to evaluate and manage their risk levels posed by those vulnerabilities, so that they could mitigate the potential security bridges in advance. In general, security vulnerabilities are discovered throughout their life cycles repeatedly if software systems are continually used. Hence, in this study, we empirically analyze risk levels for the three major graphical design software systems, namely Photoshop, Illustrator and GIMP with respect to a software vulnerability discovery model. The analysis reveals that the Alhazmi-Malaiya Logistic model tends to describe the vulnerability discovery patterns significantly. This indicates that the vulnerability discovery model makes it possible to predict vulnerability discovery in advance for the software systems. Also, we found that none of the examined vulnerabilities requires even a single authentication step for successful attacks, which suggests that adding an authentication process in software systems dramatically reduce the probability of exploitations. The analysis also discloses that, for all the three software systems, the predictions with evenly distributed and daily based datasets perform better than the estimations with the datasets of vulnerability reporting dates only. The observed outcome from the analysis allows software development managers to prepare proactively for a hostile environment by deploying necessary resources before the expected time of vulnerability discovery. In addition, it can periodically remind designers who use the software systems to be aware of security risk, related to their digital work environments.
원자력 발전소는 주요 국가에서 관리하는 핵심 시설로 보호되고 있으며, 원자력 발전소의 설비들에 일반적인 IT 기술을 적용하여 기존에 설치된 아날로그 방식의 운용자원을 제외한 나머지 자산에 대해 디지털화된 자원을 활용하는 비중이 높아지고 있다. 네트워크를 사용하여 원전의 IT자산을 제어하는 것은 상당한 이점을 제공할 수 있지만 기존 IT자원이 지닌 잠정적인 보안 취약점(Vulnerability)으로 인해 원자력 시설 전반을 위협하는 중대한 사이버 보안 침해사고를 야기할 수 있다. 이에 본 논문에서는 원전 사이버 보안 취약점 규제 요건과 기존 취약점 스캐너의 특징 및 이들이 지닌 요건들을 분석하였고, 상용 및 무료 취약점 스캐너를 조사 하였다. 제안된 적용 방안을 바탕으로 취약점 스캐너를 원전에 적용할 시 원전의 네트워크 보안 취약점 점검 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
모든 u-헬스케어 시스템은 보안 취약점을 가지고 있다. 이 취약점은 로컬(local) 또는 네트워크(network) 상에서 잠재적인 위험이 된다. 의료정보 기술의 Smart 환경, Ad-hoc networking, 무선통신 환경은, u-헬스케어 보안 취약성을 증가시키는 주요 요인이다. u-헬스케어 의료정보시스템 도메인은 사용자단말 구간, 공중통신망 인프라구간, 네트워킹구간, 인트라넷구간으로 구분된다. 의료정보시스템 도메인별을 구분하여 취약점을 평가하는 이유는 도메인별로 취약점에 대한 대처방법이 다르기 때문이다. u-헬스케어시스템 5단계의 보안위험도 평가체계는 도메인별 보안취약성 진단체계를 설계하여 보안대책을 강구하기 위해 필요하다. 제안하는 모델을 사용할 경우 현재까지 막연하게 진행 되어온 USN 기반 의료정보네트워크 보안취약성 진단대책을 좀 더 체계적으로 수행할 수 있는 모형을 제공한다.
Software vulnerabilities represent security weaknesses in software systems that attackers exploit for malicious purposes, resulting in potential system compromise and data breaches. Despite the increasing prevalence of these vulnerabilities, manual repair efforts by security analysts remain time-consuming. The emergence of deep learning technologies has provided promising opportunities for automating software vulnerability repairs, but existing AIbased approaches still face challenges in effectively handling complex vulnerabilities. This paper explores the potential of large language models (LLMs) in addressing these limitations, examining their performance in code vulnerability repair tasks. It introduces the latest research on utilizing LLMs to enhance the efficiency and accuracy of fixing security bugs.
원전의 안전 유지를 위한 계측제어계통에 일반적인 IT 자원을 활용하는 사례가 증가하고 있다. 이에 따라 기존 IT 자원이 갖는 잠정적인 보안 취약점으로 인해 원전 사이버 보안 침해 사고가 발생할 수 있으며, 원전의 가동 중단뿐만 아니라 국가적 재난에 이르는 심각한 사고를 야기할 수 있다는 문제가 제기되고 있다. 국내 원자력 규제기관에서는 이에 대응하기 위해 원전 사이버 보안 규제지침을 개발하고 규제 대상 및 범위를 확대시키고 있지만, 원전의 일반적인 보안 문제뿐만 아니라 원전 취약점에 특화된 공격에도 대응할 수 있는 방안이 필요하다. 이에 본 논문에서는 R.G.5.71에서 규정하고 있는 내용 중 취약점 점검과 관련된 42개 항목을 선별하여 5가지의 유형으로 분류 분석하였다. 제안된 분석 내용을 바탕으로 취약점 점검 도구를 개발한다면 원전 사이버 보안 취약점 점검 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
소프트웨어의 취약점분석에 대한 위험이 발생하고 있다. 소프트웨어의 취약점을 통해 물질적, 금전적인 피해가 발생함에 따라 보안강화의 중요성이 대두되고 있다. 위험잠재요소가 있는 소프트웨어를 사용하는 경우 제조한 기업뿐만이 아닌 해당 소프트웨어를 사용하는 기업 및 개인까지 손실의 위험이 크기 때문에 본 논문에서는 소프트웨어의 취약점을 진단하고, 진단원을 양성하는 교육과정과 진단가이드를 제시하며, 소프트웨어의 취약점 보안성 강화방식을 제안하고자 한다.
Smartphones are currently being produced with similar functions, shapes, and software. The foldable smartphone is a product that dramatically changed the shape of the existing smartphone. Therefore, it affects the functions and software. In this paper, we analyze the potential security vulnerability of current mobile authentication methods by dividing them into two parts, security vulnerabilities of non-foldable smartphones, and security vulnerability that appears with the changed smartphone structure. According to the analysis result, the classic and current mobile user authentication methods appears to be easily affected by the smartphone display structure. Finally, we propose an appropriate authentication method as well as the concept of security measures for smartphones with foldable screen. Our method shows that it is more secure than the conventional authentication methods in foldable display smartphone.
퍼징은 예상되는 범위를 벗어난 입력값을 무작위로 생성해 소프트웨어를 동적으로 테스팅 하는 방법으로, 취약점 분석을 자동화하기 위해 주로 쓰인다. 현재 한국인터넷진흥원에서는 국내 표준 암호 알고리즘들에 대한 소스코드를 공개하고 있으며, 많은 암호모듈 개발업체들이 이 소스코드를 이용하여 암호모듈을 개발하고 있다. 만약 이러한 공개 소스코드에 취약점이 존재할 경우, 이를 참고한 암호 라이브러리는 잠재적 취약점을 가지게 되어 향후 막대한 손실을 초래하는 보안 사고로 이어질 수 있다. 이에 본 연구에서는 SEED, HIGHT, ARIA와 같은 블록암호 소스코드의 안전성을 검증하기 위한 적절한 보안 정책을 수립하였고, 차분 퍼징을 이용해 안전성을 검증하였다. 최종적으로 스택 버퍼 오버플로우와 널 포인터 역참조를 포함하는 메모리 버그 항목과 오류 처리 항목에서 총 45개의 취약점을 발견하였으며, 이를 해결할 수 있는 취약점 개선 방안을 제시한다.
AI 스피커는 간단한 동작으로 음악재생, 온라인 검색 등 사용자에게 유용한 기능을 제공하고 있으며, 이에 따라 AI 스피커 시장은 현재 매우 빠른 속도로 성장하고 있다. 그러나 AI 스피커는 항시 사용자의 음성을 대기하고 있어 보안 위협에 노출될 경우 도청, 개인정보 노출 등 심각한 문제가 발생할 수 있다. 이에 모든 AI 스피커의 전반적으로 향상된 보안을 제공하기 위해 발생 가능한 보안 위협을 식별하고 체계적인 취약점 점검을 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 점유율이 높은 제품 4개를 선정하여 보안위협모델링을 수행하였다. Data Flow Diagram, STRIDE, LINDDUN 위협모델링을 통해 체계적이고 객관적인 취약점 점검을 위한 체크리스트를 도출하였으며, 이후 체크리스트를 이용하여 실제 기기에 대한 취약점 점검을 진행하였다. 마지막으로 취약점 점검 결과 및 각 제품에 대한 취약점 비교 분석을 통해 AI 스피커의 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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