내장 소프트웨어는 실시간성 및 실행 환경으로부터의 독립성을 요구사항으로 갖는다. 실시간성 요구사항은 탑재된 태스크의 최악 실행 시간으로부터 영향을 받는다. 따라서 실시간성을 보장하기 위해서는 정적 분석 기반의 최악 실행 시간 분석 방법을 사용하여 프로그램의 최악 실행 시간을 파악하여야 한다. 그러나 기존의 최악 실행 시간 분석은 실행 환경으로부터 독립성을 고려하지 않는다. 이에 우리는 실행 환경으로부터 독립성을 제공하기 위해 소스코드로부터 실행 시간을 측정하는 방법을 제시한다. 이를 위해 실행 코드가 아닌 소스코드로부터 생성된 제어 흐름 그래프를 통해 실행 시간을 측정한다. 또한 소스코드로부터 생성된 제어 흐름 그래프에는 실행 시간 정보가 존재하지 않기 때문에, 이를 제공하기 위해 소스코드의 문장과 실행코드의 명령어와의 관계를 분석한다. 결과적으로 실행 시간 측정이 가능한 제어 흐름 그래프를 생성할 수 있다. 이를 통해 프로세서로부터 종속적인 부분을 매개변수화할 수 있기 때문에, 최악 실행 시간 분석 도구의 유연성을 향상시킬 수 있다.
온라인 저지 시스템 지원하기 위한 표절 검사, 소스코드 분석 및 자동화된 튜터링 기법이 연구되고 있다. 최근 딥러닝 기술 기반의 소스코드 유사도 분석을 통한 표절 감지 기술들이 제안되었으나, 자동화된 튜터링을 지원하기 위한 딥러닝 기반의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 자바 바이트코드와 문제정보를 결합하여 학습하고, 학습자가 온라인 저지 시스템에 코드를 제출하기 전에 pass/fail 여부를 예측할 수 있는 GRU 기반의 Input / Output side FiLM 모델을 제안한다. 또한 온라인 저지에 수집되는 데이터의 특성상 비대칭이 발생하기 때문에 밸런스 샘플링 기법을 적용하여 데이터를 균등하게 분포시켜 두 상황을 제안한 모델로 학습하였다. 실험 결과 Input side FiLM 모델이 가장 높은 73.63%의 성능을 보였다. 이를 기반으로 학습자들이 온라인 저지의 평가를 받기 전에 pass/faill 여부를 확인하여 소스코드 개선에 대한 피드백 기능에 적용 가능할 것으로 예상된다.
소프트웨어 설계 툴은 소프트웨어 개발을 위하여 실무에 도입되어 많이 이용되고 있다. 그러나 대부분의 소프트웨어 설계 툴이 코드를 자동으로 생성할 수 있는 기능을 제공하고 있어서 이를 잘 활용하면 개발시간을 단축하고 및 개발생산성을 향상 크게 향상 시킬 수 있음에도 불구하고, 많은 사용자들은 설계 툴을 단순한 모델링 툴로서만 이용하고 있다. 본 연구에서는 사용자들이 소프트웨어 설계 툴의 코드생성 능력을 잘 활용할 수 있도록, 몇 개의 선정된 설계 툴의 코드자동생성능력의 비교를 통해 설계 툴의 코드 생성능력을 비교 일 분석하였다. 자동 생성된 코드는 Java 소스코드이며, 언어지원능력, 난이도, 생성된 소스 코드의 레벨을 비교기준으로 평가를 수행하였다.
프로그램 소스코드를 표절하는 것은 소프트웨어의 지적재산권을 침해하는 행위이다. 표절을 감추기 위하여 소스코드의 구조를 일부 바꾸거나 변수 명을 바꾸는 등의 수단을 쓰기도 하기 때문에 표절을 검출하기란 쉽지 않은 일이다. 표절 행위를 막기 위해 이를 검출하기 위한 여러 가지 방법들이 고안되었으며 대부분 프로그램의 소스코드를 다양한 방법으로 분석하여 표절 검출하려고 한다. 본 논문에서는 소스 코드에 기반하지 않고 실행중인 프로그램의 메모리 액세스 로그 분석을 통해 알고리즘 유사도를 측정하여 프로그램의 표절 여부를 검출하는 새로운 방법을 제시한다. 두 프로그램의 메모리 액세스 로그는 일반적인 스트링 비교 알고리즘을 이용하여 분석될 수 있으며, 본 논문에서는 일반적인 방법보다 특성화된 방법을 제시한다. 이를 통해 메모리 액세스 로그가 프로그램의 표절 검출도구로서 사용되어질 수 있음을 보여준다.
IT 융 복합 산업에서 소프트웨어가 차지하는 비중이 높아짐에 따라 프로젝트 관리는 점차 중요해지고 IT기업의 경쟁력을 결정하는 중요 요소가 되고 있다. 프로젝트 관리 중 일정 관리는 가장 기초적이고 관리적 요소가 가장 많이 들어있으며 일정 관리의 실패는 Time-To-Market을 맞추지 못한다. 일정 관리를 위해 고려해야할 문제점들은 겉으로 확인되는 진척율과 실제로 개발된 진척율의 차이, 팀원의 낭비되는 시간을 지속적 관리 등이 있음에도 현장에서는 도구 또는 파일을 통해 진행 사항을 관리하지만 세부 작업별 활동까지 연계가 되지 않아 일정 관리의 진행 상황이 명확히 드러나지 않는다. 따라서 본 논문에서는 소스코드 기반의 실시간 프로젝트 일정 관리 도구를 제안한다. 프로젝트 계획 단계에서 작업을 컴포넌트 별로 세분화되어 있을 때 이 도구를 사용하여 컴포넌트 내부 메서드의 소스코드 작성을 통해 소프트웨어 개발 진척도를 명확하게 파악하고 해당 소스 코드의 테스트를 통해 의도대로 개발이 이루어졌는지를 확인 가능하다. 그리고 피드백을 통해 개발자에게 개발 일정 및 계획 수정에 대한 알림으로 지연되는 시간 없이 수정 가능하다.
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.
정보시스템의 취약성을 사전에 예방하고 보안을 강화하기 위해 여러 가지 방안이 제시되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어의 소스코드 수준에서의 보안성을 확보하기 위해 소스코드 자체의 보안 위험성을 검사하는 도구를 제안한다. 개발자에 의해 무심코 사용되는 위험 함수들을 검출하고 그 대안을 제시하여 소프트웨어 내부에 잠재되는 보안 위협을 예방하는 도구를 개발하고자 한다.
자동화된 obfuscation은 보안 목적으로 코드를 이해하기 어렵게 만들어 역공학 공격을 방어하는데 가장 효과적인 방식이라고 알려져 있다. 본 논문에서는 역공학 공격과 같은 소프트웨어 지적재산권의 침해로부터 마이크로소프트사의 비주얼 C++ 소스 프로그램을 보호하기 위한 obfuscation 기법을 제안하고 구현하였다. 즉, 원본 비주얼 C++ 소스 프로그램을 기능은 동일하지만 이해하기에는 훨씬 힘든 또 다른 프로그램으로 변환시켜 주는 도구인 코드 obfuscator를 구현하였다. 비주얼 C++ 소스를 다루기 위해 ANTLR이라는 파서 생성기를 도입하여, '주석 제거', '식별자 스크램블', '변수 분할', '배열 중첩', '클래스 삽입', '루프 조건 확장'. '부가 피연산자 삽입', '무의미 코드 삽입' 등의 변환 방식들을 구현하였다. 또한, 복잡도, 복원력, 비용 등의 측면에서 본 obfuscator의 성능과 유효성을 평가하였다. 원본 소스 코드와 비교하여 실험한 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.
소스코드에 대한 정적 분석은 광범위한 소스코드에 대해서 잔존하는 보안약점을 찾는 것으로 정적 분석 도구를 활용하여 점검을 하고, 그 결과에 대해서 정적 분석 전문가가 정탐 및 오탐 분석을 한다. 이 과정에서 분석양이 많고 오탐의 비율이 높아 많은 시간과 노력이 들어가게 되어 효율적으로 분석하는 방안이 요구되고 있다. 또한 전문가들은 정·오탐 분석을 할 때 결함이 발생한 라인의 소스코드만 보고 분석을 하는 경우는 드물다. 결함의 유형에 따라서 주변의 소스코드를 같이 분석하고 최종 분석 결과를 내리게 된다. 이러한 정적 분석 도구를 사용하여 전문가가 정·오탐을 판별하는 어려움을 해결하기 위해서 본 논문에서는 정적 분석 도구가 찾은 보안약점이 정탐인지 아닌지를 전문가가 아닌 인공지능을 통해 판별하는 방법을 제안한다. 또한 이러한 기계학습에 사용되는 학습 데이터(결함주변 소스코드)의 크기가 성능에 어떤 영향을 미치는지 실험을 통해 최적의 크기를 확인하였다. 이 결과를 통해 정적 분석 후 정·오탐을 분류하는 정적 분석 전문가의 업무에 도움을 줄 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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