Ⅰ. 서론
IoT 기기는 네트워크 통신이 가능한 드론, 라우터, IP 카메라, AI 스피커, 스마트 TV 등의 다양한 임베디드 기기로, 이는 네트워크로 연결되어 실시간으로 제어할 수 있다는 장점을 가진다. 네트워크에 연결된 IoT 기기의 수는 지속적으로 증가하여 2020년에는 2019년 대비 약 44억 개가 증가한 약 310억 개의 IoT 기기가 네트워크에 연결될 것으로 예상된다[1]. 또한 IoT 기기는 금융, 개인, 산업, 공공, 군과 같은 많은 분야에서 사용되고 있다. IoT 기기는 이처럼 우리 주변에서 많이 사용되고 있기 때문에 이에 대한 공격이 발생했을 경우 기기의 종류나 활용분야에 따라 개인정보 유출, 금전적 손실 등 다양한 종류의 피해가 발생할 수 있다[2].
따라서 제조사에서는 IoT 기기에 대한 일정 수준 이상의 보안성을 확보할 필요성이 있다. 또한 보안팀은 IoT 기기의 보안성 증대를 위해 외부 침입자(공격자, 제 3자)의 입장에서 취약점을 분석해 문제점을 밝혀냄으로써, 조기에 적절한 보안 패치가 이루어질 수 있도록 해야 한다. 이때, IoT 기기는 펌웨어에 의해 작동하므로 IoT 기기에 대한 취약점 분석 과정에서는 IoT 기기와 상호작용 하는 스마트폰의 애플리케이션, 웹 사이트와 같은 소프트웨어 인터페이스뿐만 아니라, IoT 기기의 주요 구성요소인 펌웨어에 대한 분석도 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만 펌웨어는 일반적인 소프트웨어와 다른 구조를 가지고 있으며 하드웨어에 의존적인 특징을 가지고 있기 때문에 펌웨어를 기기로부터 추출하고 분석하는 것이 생각보다 쉽지 않다. 또한 보안팀 내 분석하는 사람의 전문성에 따라 같은 대상을 분석하더라도 결과물의 수준이 다를 수 있어 IoT 기기에 대한 일정한 수준의 품질 관리가 쉽지 않다[3].
따라서 본 논문에서 우리는 IoT 기기의 펌웨어에 대한 취약점 분석 프로세스를 정립하고 각 단계에서 사용 가능한 도구를 제시함으로써, IoT 보안성 분석에 있어 로드맵을 제시하고 일정한 수준의 품질 관리가 가능토록 하고자 한다. 우리는 다양한 상용 제조사들이 생산한 IoT 기기의 펌웨어 획득부터 분석까지의 과정을 체계화시켰으며, 이를 다양한 제조사의 드론 분석에 직접 적용해 봄으로써 그 타당성을 입증한다. 본 논문의 결과는 향후 다양한 기기의 펌웨어 취약점 분석에 있어 적은 시간 내에 최선의 결과를 도출하는데 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
Fig. 1. Threats to IoT devices[2]
본 논문은 총 6장으로 구성되며 2장에서는 펌웨어 분석과 관련된 연구에 대해 서술하고, 3장에서는 펌웨어 획득 및 분석 프로세스를 제안한다. 4장에서는 제안한 프로세스에 대한 검증을 수행하고 5장에서 제조사를 위한 권장사항을 제시한다. 마지막으로 6에서 본 논문에 대한 결론을 맺는다.
Ⅱ. 관련 연구
본 장에서는 펌웨어 분석과 관련한 최근 연구 동향을 살펴본다. 우리는 IoT 기기를 분석하기 위한 프로세스를 도출하기 위하여 총 309건의 관련 문헌을 조사하였다. 그 중, IoT 기기를 분석하기 위한 상세한 방법론을 제안한 문헌은 총 2건으로 IoT 기기에 대한 리버싱 방법과 사용되는 펌웨어를 추출하고 분석하는 방법에 대하여 설명하고 있다. 하지만 각 분석 방법이 순서대로 표현되지 않고 독립적으로 기술되어 있기 때문에 취약점 분석 수행 시 로드맵으로써 참고하기 어렵다. 그렇기에 우리는 이러한 문제를 개선하기 위해 기존 연구를 참고하고 실험을 진행함으로써, 보안팀이 취약점 분석 시 쉽게 참고하고 용이하게 활용할 수 있는 프로세스를 도출하는 것을 목표로 한다.
Fig. 2. Derivation of analysis methodology
2.1 연구 동향 파악을 위한 논문 수집 방법론
우리는 본 논문에서 다루고자 하는 주제와 관련된 연구 동향을 체계적으로 수집․분류하기 위하여 Chitu와 Kira의 “A Guide to Conducting a Systematic Literature Review of Information Systems Research”에서 제시한 방법론을 따랐다[4]. 해당 방법론에서는 체계적인 문헌 검토(SLR, Systematic Literature Review)를 수행하기 위한 8단계의 절차를 제공하며, 이는 (1)문헌 검토의 목적정의 (2)프로토콜 정의 및 교육, (3)문헌 검색, (4)문헌 선별, (5)품질 평가, (6)분류 및 데이터 추출, (7)연구 내용 결합, (8)리뷰 작성의 단계로 구성되어 있다. 본 절에서는 해당 방법론에 따른 문헌 검토수행 과정을 설명하며 (7), (8) 단계의 수행 과정은 2.2, 2.3, 2.4에서 다룬다.
1) 문헌 검토의 목적 정의: 산업 공정이나 전문 기술을 위한 것이 아닌 일반적인 사용자를 대상으로 개발된 IoT 기기에 대한 펌웨어의 취약점과 관련된 연구의 흐름을 분석한다.
2) 프로토콜 정의 및 교육: 문헌 검토과정에서 우리는 번호, 카테고리, 제목, 내용 요약, 인용 수, 발행 연도, 저자, 발행지 등의 정보를 효과적으로 입력할 수 있도록 표의 형식으로 구성하여 문헌의 내용을 문서화 할 수 있도록 하였다.
3) 문헌 검색: 우리는 전 단계에 이어, 문헌 검색을 실시하였다. 관련 문헌을 수집하기 위해 키워드를 기반으로 탐색하였으며 검색을 위한 기준은 [Table 1]과 같다.
Table 1. Paper search criteria
4, 5) 문헌 선별 및 품질 평가: 문헌 검색 과정은 단순히 키워드에 의해 이루어졌으므로, 수집된 모든 문헌으로부터 본 연구와 관련 있는 데이터를 추출하는 것은 불가능하다. 따라서, 앞서 소개한 방법대로 문헌의 내용을 문서화하고, 내용을 정리하여 본 연구와 관련 있는 문헌을 선별하였다. 또한 최종 선별 단계를 통해 제외되지 않은 문헌에 대하여 품질 평가를 수행하였다. 품질 평가는 본 연구와 직접적으로 관련이 있다고 판단되어 선별된 문헌 중에서 우리가 분류할 카테고리 내에 포함될 수 있는 문헌을 최종적으로 선별하는 과정이다.
• 최초 수집: 309개
• 1차 선별: 279개
• 2차 선별: 143개
• 최종 선별: 52개
6) 분류 및 데이터 추출: 수집한 문헌의 카테고리를 우리가 설정한 기준에 맞게 분류하고, 각 문헌에서 필요한 데이터를 추출한다. 문헌의 카테고리는 [Table 2]와 같다.
Table 2. Paper classification categor
2.2 분석 방법론
본 절에서는 기존에 수행된 IoT 기기의 펌웨어에 대한 취약점 분석 방법론에 관한 연구 동향에 대해 서술한다.
Jonas Zaddach 등은 2013년 “Embedded Devices Security and Firmware Reverse Engineering”를 통해 임베디드 장치의 구조와 펌웨어에 대한 분석 방법과 분석에 사용되는 도구에 대하여 설명하였다[11]. 또한 Omer Shwartz 등은 2018년 “Reverse Engineering IoT Devices: Effective Techniques and Methods”를 통해 IP 카메라, 베이비 모니터 등을 대상으로 IoT 기기의 디버깅 포트를 이용한 분석을 시도하였으며, 펌웨어 내부의 암호화 방식에 대한 분석 및 취약점 분석방법을 설명하였다[12].
2.3 신규 공격(취약점) 발견 및 대응 방안
본 절에서는 기존에 수행된 IoT 펌웨어에 대한 분석중 신규 취약점을 찾거나 대응 방안을 제시한 연구에 관해 서술한다.
Andrei Costin 등은 2014년 “A Large-Scale Analysis of the Security of Embedded Firmwares”를 통해 32,000개의 펌웨어 이미지에 대해 취약점 분석을 수행한 결과를 설명하였다[18]. 이후 Yifei Xu 등은 2018년 “A Search-based Firmware Code Analysis Method for IoT Devices”에서 공개된 정보를 기반으로 펌웨어 코드 분석을 수행하였다[19]. 그리고 Grant Hernandez 등은 2019년 “Toward Automated Firmware Analysis in the IoT Era”를 통해 펌웨어에 대해 수행한 다양한 연구를 대상으로 사례 분석을 진행하고 향후 개선 방향을 제시하였다[13].
2.4 도구 개발
본 절에서는 기존에 수행된 IoT 펌웨어에 대한 분석 및 공격을 수행할 수 있는 도구를 제안한 연구에 관해 서술한다.
Jiongyi Chen 등은 2018년 “IOTFUZZER: Discovering Memory Corruptions in IoT Through App-based Fuzzing”를 통해 IoT 기기와 연결되는 모바일 애플리케이션에 대한 퍼징을 수행한 과정 및 결과를 설명하였다[41]. 이후 Yaowen Zheng 등은 2019년 “Firm-AFL: High-Throughput Greybox Fuzzing of IoT Firmware via Augmented Process Emulation”을 통해 에뮬레이터에서 펌웨어를 에뮬레이션 할 수 있도록 호환성 문제를 해결한 AFL 기반의 퍼저인 FIRM-AFL을 제안하였다[43]. 또한 Taegyu Kim 등은 같은 해에 “RVFuzzer: Finding Input Validation Bugs in Robotic Vehicles through Control-Guided Testing”를 통해 Robotic Vehicles(RVs)를 대상으로 시뮬레이션이 가능한 별도의 장치를 통해 실제 사용 환경과 흡사한 테스트베드를 제작하여 퍼징을 수행한 연구에 대해 설명하였다[44]. 그리고 Zhijie Gui 등은 2020년 “FIRMCORN: Vulnerability-Oriented Fuzzing of IoT Firmware via Optimized Virtual Execution”을 통해 가상 실행의 초기 환경과 실행 프로세스를 최적화하여 속도, 정확성, 안정성을 개선한 FIRMCORN을 제안하였다[45].
이러한 퍼저 외에도 펌웨어 자동분석 도구 개발에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. Jonas Zaddach 등은 2014년 “Avatar: A Framework to Support Dynamic Security Analysis of Embedded Systems Firmwares”를 통해 실제 하드웨어와 함께 에뮬레이터의 실행을 조정하여 임베디드 장치에 대한 동적 분석을 가능하게 하는 도구를 제시하였다[60]. 또한 Daming D. Chen 등은 2016년 "Towards Automated Dynamic Analysis for Linux-based Embedded Firmware"를 통해 네트워크 연결 COTS 장치에서의 Linux 기반 펌웨어를 타겟으로 하는 자동 동적 분석 시스템인 FIRMADYNE을 제시하였다[62]. 그리고 Grant Hernandez 등은 2017년 ”FirmUSB: Vetting USB Device Firmware using Domain Informed Symbolic Execution“을 통해 USB 관련 펌웨어에 대한 분석 도구인 FirmUSB를 제안하였다[58]. 마지막으로, Vasaka Visoottiviseth 등은 2018년 ”Firmaster: Analysis Tool for Home Router Firmware“를 통해 라우터에 대한 펌웨어에 대해 동적 및 정적 분석을 수행할 수 있도록 하는 도구인 Firmaster를 제시하였다[57].
Ⅲ. 펌웨어 분석 프로세스
앞서 설명한 바와 같이 기존의 IoT 펌웨어 분석과 관련된 논문에는 각 분석 방법이 독립적으로 기술되어 있기 때문에 보안팀이 취약점 분석을 수행할 때 로드맵으로써 참고하기 어렵다는 문제점이 존재한다. 따라서 본 장에서는 이러한 문제를 개선하기 위해 IoT 기기의 펌웨어를 획득하고 이를 분석할 수 있는 분석 프로세스를 제시하여 보안팀이 취약점 분석을 수행할 시 용이하게 활용할 수 있도록 하고자 한다.
3.1 펌웨어 획득 프로세스
보안팀이 분석 대상 기기에서 펌웨어를 획득하기 위해 필요한 프로세스는 [Fig. 3]과 같다.
Fig. 3. Firmware acquisition process
3.1.1 펌웨어 다운로드 및 패킷 스니핑
보안팀이 IoT 기기의 펌웨어를 획득할 수 있는 가장 쉬운 방법은 제조사의 공식 홈페이지에 공개된 펌웨어를 다운로드하거나 업데이트 패킷을 스니핑하는 것이다. 해당 방법은 별도의 분석기술이 없어도 수행될 수 있기 때문에 가장 먼저 시도해야 하는 펌웨어 획득 방법이다.
1) 펌웨어 다운로드: IoT 기기의 제조사는 업데이트를 위해 기기에서 사용되는 펌웨어를 공식 홈페이지에 공개하여 사용자가 다운로드할 수 있도록 지원한다. 이 방법은 가장 쉽게 펌웨어를 획득하는 방법으로서, 드물지만 오픈소스를 이용한 펌웨어의 소스코드까지 획득할 수 있다. 하지만 제조사가 공개한 펌웨어를 직접 다운로드할 수 있다 하더라도, 펌웨어가 암호화돼있어 보안팀이 별도의 복호화를 수행해야하는 경우도 있다.
2) 패킷 스니핑: 보안팀이 제조사를 통해 펌웨어 획득이 불가능할 경우 IoT 기기 내의 펌웨어 업데이트 기능을 이용해 펌웨어를 획득할 수 있다. IoT 기기에서는 별도의 기능을 통해 펌웨어를 업데이트하거나 기기를 모바일 애플리케이션에 연결했을 때 펌웨어의 버전을 확인하여 업데이트가 수행된다. 이때, 패킷 캡쳐 도구인 WireShark나 Fiddler 등을 이용해 펌웨어를 업데이트할 때 전송되는 패킷을 스니핑하여 펌웨어를 획득할 수 있다[63].
이처럼 공식 제조사 홈페이지를 통해 펌웨어를 다운로드하거나 업데이트 패킷을 스니핑해 펌웨어를 획득하기 위한 세부 단계와 이때 사용되는 도구들은 [Table.3]과 같다.
Table 3. Download and sniffing steps
3.1.2 하드웨어 디버깅 포트 및 IC 칩 식별
보안팀은 디버깅 포트를 이용하여 IoT 기기를 분석할 수 있다. 이를 위해서는 별도의 장비를 사용해야 하며, 이 외에 IC 칩의 메모리를 덤프하여 펌웨어를 획득할 수도 있다[64].
1) 디버깅 포트 식별: 디버깅 포트는 IoT 기기에서 데이터를 전송하거나 개발자가 내부 펌웨어를 디버깅하기 위해 사용되며 UART(Universal Asynchronous Receiver Transmitter)[65], JTAG(Joint Test Action Group)[66,67] 등이 존재한다. 보안팀은 디버깅 포트를 통해서 IoT 기기에서 사용하는 펌웨어의 정보를 식별하거나 펌웨어 추출, 명령어 쉘 획득, 동적 분석 등 다양한 기능을 사용할 수 있다.
UART 포트는 IoT 기기의 종류나 사용되는 프로세서의 종류와 관계없이 Vcc, Ground, Rx, Tx 4개의 핀으로 구성된다. 하지만 JTAG 포트는 사용되는 프로세서의 종류에 따라 핀의 개수와 구성요소가 다르다. 디버깅 포트는 [Fig. 4]와 같이 육안으로 쉽게 식별이 가능한 경우도 존재하지만 [Fig. 5]처럼 포트 식별을 방해하기 위해 숨겨져 있는 경우도 있으며, 이때는 숨겨진 포트를 찾기 위해 Jtagulator와 같은 별도의 분석 장비를 사용해야한다.
Fig. 4. Debugging port for IoT devices
Fig. 5. Hidden UART por
JTAG 포트는 IoT 기기의 프로세서 종류에 따라 핀의 개수, 역할, 위치가 달라지며 이 때문에 사용할 수 있는 분석 장비의 종류가 달라진다. JTAG 포트는 매우 다양하게 구성되어 있기 때문에, 각 핀의 위치와 역할을 식별하기 위해서는 Jtagulator라는 도구와 의심되는 모든 핀들을 연결해 봄으로써 각 핀의 역할을 식별해야 한다.
2) IC 칩 식별: IoT 기기는 내부에서 펌웨어를 저장하고 실행하기 위해 SPI(Serial Parallel Interface) Flash Memory와 EEPROM 장치를 통해 직접 명령어를 로드한다. 해당 장치들은 일반적으로 25XX/26XX 시리즈의 SPI Flash Memory나 24XX 시리즈의 EEPROM 모듈과 결합되는 NAND Flash 등으로 구성된다[12]. 보안팀은 이러한 IC 칩을 식별하기 위해서 각인되어있는 모델명을 확인해야 한다.
Fig. 6. Example of JTAG port type (ARM[68])
3.1.3 UART 포트를 이용한 분석 프로세스
UART 포트를 이용한 분석 프로세스에서는 UART 포트를 통해 디버그 메시지나 부팅 메시지 등을 획득하여 취약점 분석에 필요한 각종 정보를 획득할 수 있으며, 부트로더나 커맨드 쉘을 통해 펌웨어를 획득하거나 동적 분석을 수행할 수 있다.
1) 전송 속도 식별: 보안팀은 UART 포트를 식별한 뒤, 데이터 전송 속도를 식별해야 한다. 전송속도를 식별하지 않고 분석 장비와 연결하는 경우 메시지 입출력이 정상적으로 이루어지지 않는다. IoT 기기에서 사용되는 전송 속도는 주로 9600, 57000, 115200 bit가 있으며 Jtagulator나 Logic Analyzer를 사용하여 정확한 전송 속도를 식별할 수 있다.
2) UART 포트 연결: 보안팀은 UART 포트를 USB-ISP와 같은 장비와 연결하여 Putty, Xshell 등의 터미널 프로그램을 통해 시리얼 통신을 수행할 수 있다.
Fig. 7. Identify baudrate using jtagulator
3) 쉘 권한 획득: 보안팀이 UART 포트를 사용하여 시리얼 통신에 성공할 경우 관리자 쉘, U-Boot 쉘 등을 획득하여 IoT 기기의 시스템에 접근할 수 있다. 하지만 분석 대상에 따라 부팅 메시지와 같이 일부 정보를 읽을 수만 있고 데이터 입력은 제한될 수 있다. 이때 보안팀은 내부 소프트웨어 분석을 통해 Magic Key를 추출하거나 특정한 조건을 만족함으로써 펌웨어 내부의 디버그 모드로 연결하거나 쉘을 획득할 수 있다. UART 포트를 이용한 상세 분석 프로세스와 사용되는 도구는 [Table.4]와 같다.
Table 4. UART analysis steps
3.1.4 JTAG 포트를 이용한 분석 프로세스
JTAG 포트를 이용한 분석 프로세스에서는 JTAG 연결을 통해 IoT 기기에 대한 동적 디버깅, 펌웨어 수정, 획득, CPU 모니터링 등 하드웨어를 구성하는 모든 기능을 제어할 수 있다.
1) 프로세서 식별: 기기에서 사용되는 프로세서의 종류에 따라서 JTAG에 연결할 수 있는 분석 장비가 다르다. 그렇기 때문에 보안팀은 부팅 메시지, 데이터 시트, 제조사가 제공하는 기기 정보를 활용하여 장치에서 사용하는 프로세서를 식별해야 한다.
2) JTAG 포트 연결: 보안팀은 기기에서 사용되는 프로세서를 확인한 후 JTAG 포트와 분석 장비를 연결함으로써 분석 장비와 호환이 되는 소프트웨어를 활용하여 디버깅을 수행할 수 있다.
3) 데이터 추출 및 분석: 보안팀은 JTAG 포트를 이용한 디버깅으로 IoT 기기의 커널 분석과 동적 분석을 통해 사용되는 메모리의 변화를 확인할 수 있다. 보안팀은 TRACE32와 같은 디버깅 장비와 소프트웨어를 사용하여 동적 디버깅을 수행할 수 있는데, 이때 ARM, MIPS[69]와 같이 프로세서마다 사용되는 어셈블리 명령어가 다르다. 그렇기 때문에 JTAG 포트를 이용한 분석 방법은 분석 대상에 대한 이해도와 디버깅 지식이 필요하다.
Fig. 8. Debugging with JTAG ports
이처럼 JTAG 포트를 이용한 분석 방법은 기본적으로 디버깅 수행 경험과 어셈블리어에 대한 지식이 필요하다. 하지만 JTAG 포트를 이용한 분석은 펌웨어 획득은 물론 동적, 정적 분석이 모두 가능하여 폭넓은 분석 범위를 제공한다. JTAG 포트를 이용한 상세 분석 단계와 사용되는 도구는 [Table.5]와 같다.
Table 5. JTAG analysis steps
3.1.5 IC 칩 메모리 덤프
IC 칩 메모리 덤프를 통해 펌웨어를 획득하기 위해서는 IoT 기기의 하드웨어 구성요소인 Flash Memory나 EEPROM을 분석한 뒤, 전용 분석 장비를 사용해야 한다.
1) 덤프 대상 식별: 보안팀은 UART와 JTAG과 같은 디버깅 포트에 접근할 수 없을 경우 IoT 기기 내부 보드의 EEPROM이나 Flash Memory를 이용하여 펌웨어를 추출할 수 있다. 보안팀은 펌웨어 추출을 위해서 IoT 기기의 보드에 존재하는 IC 칩 중 EEPROM, Flash Memory의 모델을 식별하여 덤프 대상 칩을 선정해야 한다.
2) 데이터 시트 분석: 보안팀은 덤프 대상을 선정한 뒤, 제조사 홈페이지를 통해 데이터 시트를 확보할 수 있다. 이후 데이터 시트를 분석하여 IC 칩에 대한 성능과 종류, 각 핀의 역할, 사용되는 명령어, Data Flow Timing 등 여러 가지 정보를 획득할 수 있다. 또한 [Fig. 9]와 같이 각인된 모델명의 각 숫자, 문자가 의미하는 정보를 알 수 있는 경우가 있어 보안팀은 하나의 데이터 시트를 획득하여 같은 제조사의 다른 칩에 대한 정보도 유추할 수 있다.
Fig. 9. Information of flash memory
3) 칩 핀 식별 및 장비 연결: 보안팀은 데이터 시트 분석을 통해 덤프 대상의 각 핀의 정보를 획득한 뒤 ROM Writer를 연결하여 펌웨어를 추출할 수 있다. ROM Writer는 각 제조사, IC 칩의 종류를 선택하는 것만으로도 내부 펌웨어를 추출, 수정, 삭제할 수 있는 도구이다.
4) 데이터 출력을 위한 프로그래밍: 보안팀은 데이터 시트를 분석하여 IC 칩에 대한 정보를 이용하여 Arduino나 Raspberry pi를 통해 프로그래밍을 수행하여 펌웨어를 추출할 수 있다. 하지만 데이터 시트를 분석하기 위해서는 하드웨어 및 전자회로에 대한 지식이 필요하며 데이터 시트를 획득하지 못한 경우에는 해당 프로세스를 수행할 수 없다.
온 칩 상태에서는 데이터 전송 과정에서 혼선이 발생하여 정확한 추출이 어려운 경우가 존재한다. 이 때 보안팀은 열풍기, 납땜 키트를 사용하여 보드에서 덤프 대상을 칩 오프 한 뒤 데이터를 추출할 수 있다. IC 칩 덤프를 이용한 상세 분석 프로세스와 사용되는 도구는 [Table. 6]과 같다.
Table 6. IC chip memory dump steps
3.2 펌웨어 분석 프로세스
보안팀은 위와 같이 펌웨어를 획득한 후 취약점이나 암호 모듈 식별과 같은 분석 목표를 설정한 뒤 분석을 수행해야 한다. 보안팀이 IoT 기기의 펌웨어를 분석하기 위해 필요한 프로세스는 [Fig. 10]과 같다.
Fig. 10. Firmware analysis process
펌웨어 분석 방법은 디스어셈블러나 디버거 등의 분석 도구를 사용하여 보안팀이 직접 분석을 수행하는 수동 분석과, 퍼저나 AEG(Automatic Exploit Generation)[71] 도구 등과 같이 목적에 맞게 개발된 자동화 도구를 사용하여 분석을 수행하는 자동분석으로 나눠진다.
1) 암호화 여부 식별: 보안팀은 펌웨어 획득 후 바이너리를 대상으로 디스어셈블러나 디버거를 통해 수동 분석을 수행할 수 있다. 펌웨어 분석에 있어서 가장 먼저 수행되어야 하는 프로세스는 펌웨어에 대한 암호화 및 인코딩 여부를 식별하여 분석할 수 있는지 확인하는 것이다. 보안팀은 Hex Edit 도구를 이용하여 매직 헤더, 블록 패턴 등을 확인하거나 Strings 명령어를 통해 펌웨어 내부에서 식별 가능한 문자열의 존재 여부를 확인함으로써 펌웨어의 암호화 및 인코딩 여부에 대한 식별을 간단하게 수행할 수 있다.
2) 파일시스템 분석 및 언패키징: 펌웨어는 파일 구조상 여러 개의 링크파일과 오브젝트 파일들이 하나로 패키징되어 동작하기 때문에 내부 파일들에 대한 구조분석을 수행한다. 펌웨어에 대한 구조분석은 주로 FMK(Firmware Mode Kit)[72]나 binwalk[73]를 사용하여 언패키징을 수행한다. 펌웨어는 IoT 기기에서 따라 ARM, MIPS 등 다양한 프로세서를 사용하기 때문에[74] 이를 분석하기 위해서는 언패키징 과정과 함께 펌웨어의 프로세서를 확인해야 한다. 이는 binwalk에서 Analysis 옵션(-A)을 사용하거나 Hex값의 블록 패턴을 확인하여 식별할 수 있다.
3) 분석 목표/대상 선정: 보안팀은 펌웨어에 대한 언패키징을 수행한 후 내부 바이너리 중 분석하고자하는 대상을 선정해야 한다. 분석 대상은 펌웨어 내부의 모든 바이너리를 대상으로 선정하거나 취약할 것으로 의심되는 바이너리를 선정한다. 보안팀이 분석 대상을 선정하기 위한 예시로는 grep 명령어를 사용하여 취약한 함수(strcpy, sprintf, system 등)를 사용하는 바이너리를 찾는 방법이 있다. 또한 취약점이 발생할 수 있는 기능을 포함하는 바이너리(네트워크 취약점을 대상으로 한다면 httpd와 같은 네트워크 모듈)를 분석 대상으로 선정할 수 있다.
4) 디스어셈블러/ 디버거 연결: 보안팀은 분석 목표를 선정한 뒤 IDA Pro나 GDB(GNU Debugger)와 같은 디스어셈블러나 디버거를 통해 바이너리 분석을 수행할 수 있다. 하지만 프로세서의 종류에 따라서 사용되는 어셈블리언어가 다르기 때문에 분석을 위해 각 프로세서에서 사용되는 어셈블리어에 대한 사전지식이 필요하다.
5) 시작 주소 식별: 보안팀은 IDA Pro와 같은 디스어셈블러를 사용한 정적 분석을 수행하기 위해 펌웨어 메모리의 시작 주소를 식별해야 한다. 메모리의 시작 주소는 바이너리 분석을 통해 레지스트리에 로드되는 메모리 주소를 확인하여 식별할 수 있고 부팅 메시지 등을 통해서 식별할 수 있다. 보안팀이 디버깅을 수행하기 전 시작 주소를 설정하지 않으면 [Fig. 11]과 같이 함수 블록을 구분하지 못해 분석하지 못하는 함수가 발생할 수 있다.
Fig. 11. Not setted start address(above), setted start address(below)
6) 동적 분석 도구 사용: 보안팀이 디버거를 활용하여 동적 분석을 수행하는 경우에는 QEMU(Quick Emulator)[75]나 Unicorn 엔진 등과 같은 가상 에뮬레이터를 사용하여 Cross compile 환경을 구축해야 한다. Cross compile환경에서는 디버거를 사용하거나 해당 환경에 원격 디버깅을 사용하여 분석을 수행할 수 있다. 보안팀은 에뮬레이팅을 통해 동적 분석을 수행하여 메모리나 레지스터값의 변화를 확인하여 정적 분석보다 더 많은 정보를 획득할 수 있다. 또한 보안팀은 펌웨어에 대한 에뮬레이팅이 가능한 경우 퍼저나 AEG와 같은 자동 취약점 분석 도구를 사용하여 분석을 수행할 수 있으며, 분석 목적과 대상에 따라 다양한 자동화 도구를 선정하여 사용할 수 있다. 하지만 펌웨어는 특수한 하드웨어 구성요소에 의존적인 특징을 가지고 있기 때문에[76] 펌웨어의 에뮬레이팅 성공 가능성은 매우 낮다[22].
이처럼 획득한 펌웨어를 분석하기 위해 필요한 상세 분석 프로세스와 사용되는 도구는 [Table. 7]과 같다.
Table 7. Firmware analysis steps
Ⅳ. 분석 프로세스 검증
우리는 IoT 기기를 분석하기 위한 펌웨어 획득 및 분석 프로세스와 분석 과정에서 사용되는 도구를 정립하여 IoT 기기 분석에 대한 로드맵을 제시하였다. 또한 3장에서 정립한 프로세스를 상용 제품에 직접 적용하여 정립한 프로세스에 대한 검증을 수행하였다.
4.1 프로세스 검증
본 장에서는 3장에서 정립한 펌웨어 획득 및 분석 프로세스를 DJI, Syma, Fine 사의 상용 드론 4종에 직접 적용한 결과를 보여준다.
4.1.1 UART
드론의 공식 제조사 홈페이지를 통해 펌웨어 다운로드와 패킷 스니핑을 통한 펌웨어 획득이 불가능했기 때문에, 우리는 드론의 보드를 직접 분석함으로써 UART 포트를 식별하였다. UART 포트를 이용해 분석을 수행하기 전 Logic Analyzer를 사용하여 전송 속도를 식별하였다. 전송 속도는 Logic Analyzer를 통해 분석된 신호의 속도를 사용하여 식별할 수 있으며, 100us는 9600bit, 17us는 57600bit, 8.6us는 115200bit와 매핑된다. 분석대상 드론의 전송 속도는 [Fig. 12]와 같이 8.5us로 115200bit를 사용한다.
Fig. 12. Identification baudrate
전송 속도를 식별한 뒤 UART 분석 장비와 터미널 프로그램을 사용하여 드론의 UART 포트에 접근할 수 있었다. [Fig. 13]은 UART 포트를 이용한 U-Boot 쉘 획득 화면으로, 명령어를 입력할 수 있는 쉘 입력 콘솔이다.
Fig. 13. Get U-Boot shel
4.1.2 IC 칩 덤프
우리는 U-Boot 쉘을 획득한 뒤 IC 칩 식별을 위해 드론의 보드를 분석한 결과 Winbond 사의 8-핀으로 구성된 SPI Flash Memory를 식별할 수 있었다.
우리는 온 칩 상태의 Flash Memory를 대상으로 덤프를 수행하기 위해 8-핀의 IC Test Clip을 사용해 CH341A라는 ROM Writer와 연결하여 펌웨어를 추출하였다.
Fig. 14. Flash memory
Fig. 15. Flash memory dump
4.1.3 펌웨어 분석
IC 칩 덤프를 통해 추출한 펌웨어는 ARM 프로세서를 사용하고 있었으며, binwalk 도구를 사용하여 파일시스템의 코드 블록 구조를 식별할 수 있다. 또한 우리는 UART 포트를 이용한 쉘에서 획득한 보드 정보를 통해 펌웨어 바이너리의 시작 주소를 식별하였다.
식별된 펌웨어의 프로세서와 시작 주소는 IDA Pro와 같은 디스어셈블러를 사용한 정적 분석에 사용된다. 우리는 펌웨어의 프로세서와 시작 주소를 디스어셈블러에 입력하여 펌웨어에서 사용되는 어셈블리어를 확인할 수 있었으며 CFG(Code Flow Graph)까지 확인할 수 있었다. 이후의 펌웨어 분석과정은 일반적인 소프트웨어에 대한 코드 정적 분석 과정과 동일하다.
Fig. 16. Check firmware processor
Fig. 17. Get firmware start address
Fig. 18. Disassembly of firmware binary
4.1.4 프로세스 검증 결과
상용 드론을 대상으로 프로세스를 검증한 결과 JTAG 포트는 식별하지 못했지만, UART 포트와 IC 칩을 식별하여 일부 기기에서는 명령어 쉘과 펌웨어를 획득하여 디스어셈블러를 통해 정적 분석을 수행할 수 있었다. 본 논문에서 제시한 프로세스의 세부 단계별 수행 결과는 [Table. 8]과 같다.
Table 8. Results of each process experiment
Ⅴ. 제조사(Vendors)를 위한 권장 사항
본 장에서는 앞서 언급한 결과들을 기반으로, IoT기기 제조사가 기기의 보안성을 향상시키기 위해 따를 수 있는 권장 사항을 설명한다.
1) 디버깅 포트 접근 제어: 제조사는 IoT 기기를 개발하는 과정에서 소프트웨어, 하드웨어 디버깅이나 Flash Memory 바이너리 다운로드를 효율적으로 수행하기 위해, 보드에 UART와 JTAG 포트를 만들어 놓고 필요할 때 이용한다. 하지만, 해당 포트들이 제대로 관리되거나 보호되지 않을 경우, 악의적인 사용자가 이를 통해 펌웨어를 추출하거나 내부 데이터 흐름을 관찰해 내부 정보를 탈취할 수 있다. 일부 제조사에서는 디버깅 포트에 대한 읽기/쓰기 등의 접근 권한을 제어하거나 특수한 가공 과정을 거쳐 접근에 제한을 두거나, 포트를 완전히 제거하여 제품을 출시한다. 하지만, 아직 많은 제조사가 이에 대한 문제점을 인지하지 못하고 디버깅 포트를 노출한 상태로 IoT 기기를 출시하고 있다. 따라서, 우리는 제조사가 IoT 기기 개발 완료 이후 제품 생산 시 보드에 존재하는 디버깅 포트에 대한 접근을 제어하거나 보호하거나 이를 제거할 것을 권장한다.
2) 부트로더 보안 적용: 공격자는 디버깅 포트를 통해 IoT 기기의 부트로더에 접근한 뒤 명령어 쉘을 획득하고 명령어를 이용하여 기기의 상세 정보를 획득하거나 하드웨어에 대한 디버깅을 수행할 수 있다. 이를 방지하기 위해 우리는 IoT 기기의 부트로더에 패스워드를 설정하고 전기적 신호, 특정 입력 조건을 만족할 때만 접근할 수 있도록 할 것을 권장한다.
3) SSDLC(Secure Software Development Life Cycle)를 통한 개발[77]: SSDLC는 안전한 제품을 개발하기 위해 설계된 개발 생명 주기를 의미하며 제품을 설계 및 개발하고 테스팅하여 배포하는 전 과정에 대해 다루고 있다. IoT 기기 제조사는 제품 개발 시 SSDLC를 적용하여 결함이 상대적으로 적은 안전한 제품을 생산할 수 있다. 따라서, 우리는 제조사가 새로운 제품을 계획하기 이전에 사내 개발, 보안, 유지보수 관련 팀들이 독립적으로 수행하던 개발 과정을 SSDLC를 통해 체계적으로 통합할 것을 권장한다. 이를 통해 제조사는 안전한 제품을 생산함과 동시에 보안 사고의 발생으로 소모되는 비용을 감축할 수 있다.
Ⅵ. 결론
IoT 기기는 금융, 개인, 산업, 공공, 군 등 점차 사용 범위가 넓어지고 있으며, 개체의 수 또한 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 IoT 기기에 대한 공격이 발생할 경우 개인정보 유출, 금전적 손실 등 다양한 종류의 피해로 이어질 수 있기 때문에 보안팀은 IoT 기기 분석을 통해 남아있는 취약점을 밝혀내 조기에 보안 패치가 이루어질 수 있도록 해야 한다. 취약점 분석 시에는 IoT 기기와 상호작용 하는 애플리케이션, 웹 사이트 같은 소프트웨어 인터페이스를 비롯하여 펌웨어에 대한 분석 또한 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만 IoT 기기 내의 펌웨어를 추출하고 이를 분석하는 과정이 생각보다 쉽지 않으며, 보안팀 내 분석하는 사람의 전문성에 따라 같은 대상을 분석하더라도 결과물의 수준이 차이가 발생할 수 있어 일정한 수준의 품질 관리가 쉽지 않다는 것이다. 이를 개선하기 위해 IoT 기기에 대한 취약점 분석시 참고할 로드맵이 제공될 필요성이 존재한다.
따라서 본 논문에서 우리는 IoT 기기의 펌웨어에 대한 취약점 분석 프로세스를 정립하고 단계별로 사용 가능한 도구를 제시하였다. 이를 위해 우리는 다양한 상용 제조사들의 IoT 기기에 대한 펌웨어 획득부터 취약점 분석 단계까지의 과정을 체계화하였다. 또한 이를 다양한 제조사의 드론을 대상으로 적용하여 분석함으로써 그 타당성을 입증하였다. 본 논문에서 도출한 결과는 향후 보안팀이 수행할 다양한 종류의 IoT 기기에 대한 취약점 분석 시 활용되어 적은 시간 내에 최선의 결과를 도출하는 데 기여할 수 있을 것으로 생각된다.
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