디자인 패턴은 과거에 잘 정의된 설계정보를 활용하기 위한 목적으로 사용되어진다. 이러한 디자인 패턴의 활용은 객체지향 패러다임에서 재사용성과 개발시간의 단축 그리고 소프트웨어 품질의 향상을 가져온다. 그러나 이러한 디자인 패턴의 광범위한 활용에도 불구하고 대부분의 디자인 패턴 정보는 수작업에 의해 활용됨으로써 일관성이 없고 활용능력이 떨어진다. 또한 설계자에 의해 적용된 디자인 패턴정보는 소프트웨어에서 나타나지 않기 때문에 디자인 패턴에 대한 추적성에 대한 문제를 가진다. 이에 본 논문에서는 디자인 패턴지향 소프트웨어 개발 지원 도구를 제시한다. 이 시스템은 디자인 패턴의 관리와 소프트웨어 설계 및 자동화 소스코드 생성기능을 지원한다. 디자인 패턴 관리 기능은 존재하는 디자인 패턴을 저장관리 및 분석과 새로운 디자인 패턴 등록할 수 있는 기능을 담고 있으며, 소프트웨어 설계 기능은 UML 형태의 소프트웨어 설계기능과 디자인 패턴요소의 자동생성기능을 지원한다. 또한 이러한 설계정보를 이용한 소스코드 자동생성기능을 지원하는 소스코드 관리 기능을 가진다. 그 결과 기존의 CASE 도구에서 제시하지 못한 디자인 패턴요소의 추적성을 설계정보에 포함시킴으로서 소프트웨어 분석의 용이성을 제공하고 디자인 패턴 관리와 자동 소스코드 생성기능의 제공을 통해 보다 안정되고 효율적인 시스템을 구축할 수 있다.
모바일 앱의 수가 기하급수적으로 늘어남에 따라 앱 개발과정에서 이루어지는 테스트의 자동화가 중요해지고 있다. 앱을 출시하기까지 다양한 유형의 테스트를 통해 반복적인 검증이 이루어지는데, 다양한 유형의 테스트 중 GUI 테스트를 중심으로 본 연구는 진행되었다. 안드로이드의 GUI 테스트 자동화 툴을 개발하기 위해서 안드로이드 앱 테스트의 UI Control 16가지와 Material Design Guideline에 대해서 기초 자료를 수집하였다. 그 후 기존 GUI 테스트 자동화 툴에 대해서 스크린 캡처 테스트 기반 2가지 툴과 소스코드 분석 테스트기반 4가지 툴 분석을 하였다. 분석을 통해 기존의 GUI 테스트 자동화 툴들은 시각적 설계, 인터페이스 사용 용이성, 컴포넌트 배치에 대해서는 고려하지 않고 있다는 점을 파악하였다. 이러한 기존 툴의 미비점을 보완하고자 새로운 GUI 테스트 자동화 툴 개발 방법으로 컴포넌트 선정이나 관리 분석 그리고 컴포넌트별 소스코드 예시로 탐색 메뉴나 버튼, 아이템 그룹화나 리스트에 관한 방법을 제시하였다. 본 연구는 GUI 테스트의 새로운 개발 방향을 제시함으로써 개발사의 안정적인 앱 배포에 기여할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
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.
자동화된 obfuscatin은 보안 목적으로 코드를 이해하기 어렵게 만들어 역공학 공격을 방어하는데 가장 효과적인 방식이라는 알려져 있다. 본 논문에서는 역공학 공격과 같은 소프트웨어 지적재산권의 침해로부터 마이크로소프트사의 비주얼 C++소스 프로그램을 보호하기 위한 obfuscator를 구현하였다. 그리고 obfuscatio 알고리즘에 따라 potency(복잡도)를 측정하여 분석하여 각 알고리즘을 평가하였다. 또한 cost(비용)과 어셈블리 코드를 비교하여 obfuscator의 성능과 유효성을 평가하였다. 그 결과, 변환된 소스 코드가 실행시간 오버헤드를 일부 유발시키긴 하지만 프로그램 보호에는 효과적임을 알 수 있었다.
인공위성의 개발은 오랜 기간에 걸쳐 다양한 분야의 전문가들에 의해 개발된 결과물들이 통합되어 완성될 수 있다. 위성개발과 같이 많은 개발자가 공동으로 작업하여 하나의 결과물을 생산하는 경우 개발과정에서 방대한 양의 문서작업이 수반된다. 특히 비행소프트웨어와 같이 서로 다른 개발자에 의해 작성된 코드들이 하나의 이미지로 통합되어 빌드될 경우 발생하는 문제점들을 해결하고 요구되는 기능들을 디버깅하기 위해서는 개발과정 및 소스코드에 대한 문서들이 필수적이다. 이러한 소프트웨어 설계에 대한 문서는 그 양이 방대하고 소스코드와의 연계성이 필요하기 때문에 소스코드를 작성한 각 개발자들이 직접 수작업으로 문서를 작성하였다. 예를 들면, 기존의 위성비행소프트웨어 개발과정에서는 이러한 문서들 중 전체 위성비행소프트웨어의 단위 코드별 입출력, 수행기능 등의 상세 설계 내용을 기록하는 SDD(Software Design Description)는 개발자가 작성한 코드를 기반으로 수작업을 통하여 작성되었다. 이러한 작성방식은 작성자의 입력오류가 발생할 수도 있으며 소프트웨어 개발과 별도로 수작업이 요구되어 문서작성에 소요되는 시간적 손해가 발생하게 된다. 유럽에서는 이러한 문제점을 보완하기 위하여 C, C++, C#, JAVA, VHDL 등 다양한 언어를 사용하는 소프트웨어 개발에 적용 가능한 자동적 문서작성 도구인 Doxygen을 설계 및 개발문서 작성에 활용하고 있다. Doxygen은 PDF, HTML, Latex, RTF 등 다양한 출력 포맷도 지원한다. 본 논문에서는 Doxygen을 활용하여 위성비행소프트웨어 개발문서의 작성 시 소요시간을 단축하고 소스코드로부터 해당 설계 내용을 추출하여 자동적으로 문서를 작성할 수 있는 방안에 대하여 소개한다.
소프트웨어 프로덕트 라인은 핵심 소프트웨어 자산의 개발을 위한 도메인 공학과 실제 소프트웨어 부품을 조립하여 구체적인 소프트웨어 시스템을 개발하는 응용 공학을 포함한다. 소프트웨어 프로덕트 라인 구축 시 가장 중요한 점은 특정 도메인에 존재하는 가변성(variability)을 지원할 수 있어야 한다는 것으로, 재사용자의 목적에 따라 효율적으로 소프트웨어를 맞춤 생산할 수 있는 컴포넌트 재구성성(reconfigurability)이 핵심 요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 재사용자가 선택한 특성 구성을 바탕으로 계층 구조 조립 자동화를 통해 컴포넌트 코드를 자동 생성하는 도구를 구현하였다. 이를 위하여, 컴포넌트 패밀리의 특성 모델에서 표현되는 차이점에 따라 계층 구조의 각 컴포넌트들이 조립되도록 XSLT 스크립트를 사용하였다. 특성 모델과 XML/XSLT 기술을 이용하여 컴포넌트 코드 생성 시에 재구성성을 지원하고 재사용자의 요구에 맞는 컴포넌트 소스 코드를 자동 생성함으로써 소프트웨어 프로덕트 라인 개발 생산성을 향상시킨다.
리눅스와 같은 공개 운영 체제의 출현은 많은 프로그램 개발자들로 하여금 시스템 내부적인 측면에 대하여 한층 더 이해를 쉽게 할 수 있는 계기가 되었다. 그러나 프로그램 보안이라는 문제 영역에 관한 심각한 고려가 개발 시부터 병행되지 못함으로 인해 치명적인 프로그램 취약성이 잠재되어 왔다. 따라서 주요 침해 사례들은 상당 수 시스템이 사용하는 일부 알려진 프로세스들의 버그와 같은 프로그램 코드 수준에서의 취약성을 이용한 악의적인 프로그램들이 대부분을 차지한다. 본 논문에서 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 바는 다음과 같다. 첫째, 현재까지 널리 알려져 있는 프로그램 관련 취약성에 대한 명확한 이해, 둘째, 프로그램 코드 자체에 잠재되어 있는 취약성들이 내재된 함수들에 관한 분석, 그리고 마지막으로 이러한 분석 기술서를 기반으로 프로그램 취약성 검사 자동화 도구를 제안한다.
프로젝트 개발에서 소프트웨어의 품질을 높이기 위한 방법 중 하나는 소스코드에 대한 잠재적인 결함을 초기에 발견하는 것이다. 이를 실현하기 위해 정형화된 기법으로 코드 인스펙션을 자동화하였으며, 개발자들이 ACI 규칙을 수립하였다. 논문에서는 실제 진행 중인 프로젝트를 기반으로 하여 결함 점검 수행에 따른 결함 발견 건수와 결함밀도가 감소되는 증명을 다룬다.
단위 시험은 지속적이고 반복적으로 수행되어야 하기 때문에 높은 비용을 필요로 하는 작업이다. 단위 시험의 자동화에 대한 많은 연구가 있었으나 테스트 데이타의 자동 추출에 대한 연구는 큰 성과를 이루지 못하고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 소스 코드로부터 테스트 데이타를 자동으로 추출하는 방안에 대해 논의하고 각 단계의 알고리즘을 제시하였다. 또한 테스트 데이타 추출 자동화에 관한 이슈를 소개하고 테스트 데이타 추출 자동화 도구 CUTIG를 소개한다. CUTIG는 실제 소스코드를 이용하여 테스트 데이타를 추출하므로 소프트웨어의 요구사항 명세가 잘 작성되어 있지 않거나 실제 구현과 차이가 있는 경우에도 테스트 데이타를 생성할 수 있다. 또한 이 도구를 통해 개발자가 직접 테스트 데이타를 작성하는 데 소요되는 비용을 절감할 수 있기를 기대한다.
머신러닝 및 인공지능 기술의 발전은 다양한 분야 활용되고 있고, 이는 보안 분야에서도 마찬가지로 로그 분석이나, 악성코드 탐지, 취약점 탐색 및 대응 등 다양한 분야에서 자동화를 위한 연구가 진행되고 있다. 특히 취약점 탐색 및 대응 분야의 경우 2016년 데프콘에서 진행된 CGC를 필두로 바이너리나 소스코드 내의 취약점을 정확하게 탐색하고 패치하기 위해 다양한 연구가 시도되고 있다. 이에 본 논문에서는 취약점을 탐색 및 대응하기 위해 각 연구 별 탐색 기술과 대응 기술을 분류 및 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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