최근 소프트웨어의 주요 알고리즘 및 자료구조 등의 지적재산권을 역공학 분석과 같이 악의적인 공격들로부터 보호하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 산업 현장에서 많이 사용되는 Visual C++ 또는 MFC로 작성된 프로그램의 소스 코드를 역공학 공격으로부터 보호하기 위한 Obfuscation 도구를 구현하고 그 성능을 평가한다. 구현된 도구는 3가지 Obfuscation 알고리즘을 적용하여 소스 코드를 생성하며 생성된 소스 코드들은 가독성이 떨어지고 역공학 분석이 어렵도록 변환되지만, 프로그램의 본래 기능은 그대로 유지하며 성능상의 변화가 크지 않음을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
최근 들어 보안에 대한 관심이 높아지고 있으며, 많은 보안 관련 프로그램이 사용되고 있는 상황이다. 하지만 안전성을 예측하기 어려운 보안 기능을 완벽하게 구현하기 위해서 현재의 테스팅 방법론만으로는 완전성을 보장할 수 없으므로 보다 안전한 보안 기능을 구현하기 위해서 정형명세 방법은 반드시 필요하다. 또한 실제로 시스템들이 개발되는 과정에 있어서 설계될 당시와는 달리 결함을 가질 수 있다. 시스템에 대한 명세가 정확하다 하더라도 개발자인 사람의 개입으로 인해서 개발하는 도중에 명세와 다른 결과를 초래하여 결함이 발생할 수 있다. 이러한 결함은 개발자나 사용자에 의해 쉽게 발견되기 어렵다. 만일 보안 시스템이 알져지지 않은 결함이 있다면 비밀 정보가 쉽게 누설될 수 있다는 큰 문제가 발생할 수 있다. 통신망을 사용하는 인구의 확대와 더불어 다양한 형태의 통신 서비스가 제공됨에 따라 시스템의 특성이 복잡해지고 불법적인 자료 접근의 위험도 많이 노출되고 있다. 따라서 명확한 정형명세 보안기능으로부터 자동 코드 생성은 반드시 필요하다. 본 논문에서는 여러 정형 도구를 사용해서 보안기능에 대한 정형명세를 작성한 후에 소스코드 생성한 후, 정형명세를 이용하여 설계 및 구현한 프로그램에 대한 명세와 소스코드간 일치성 검토 방법을 개발하여, 정형명세를 통해 생성된 보안기능 소스코드의 보안성 측면과 성능적 측면의 Teade-Off 분석하는 것이다. 논문에서는 인증 관련 보안 기능인 S/KRY에 대해서 4개(STATEMATE MAGMUM, Rational Rose 98, SPEAR, VDM-SL)의 정형도구를 사용하여 명세 후, 소스 코드를 생성하여 생성된 각 코드에 대하여 비교하였으며, 현재 상용화 되어있는 Bellcore 의 S/KEY 시스템과의 비교를 수행하였다. 분석에서는 제품의 효율성뿐만 아니라 보안성을 중요하게 생각하였으며, 앞으로 보안 관련 소프트웨어 개발에 사용될 수 있는 도구들이 가이드 라인에 대한 정보를 제공한다.
임베디드 소프트웨어는 하드웨어 플랫폼에 탑재하기 전, 소스 코드에 대한 품질을 검증하는 작업이 매우 중요하다. 임베디드 소프트웨어의 코드 품질을 향상시키기 위해서는 분석 및 설계 단계의 모델에 대한 품질과 생성된 코드에 대한 품질이 관리되어야 한다. 본 연구에서는 임베디드 소프트웨어의 소스 코드 품질을 향상시키기 위한 방법으로 Practice Pattern을 제안한다. 이는 모델링 과정이나 코딩 과정에서 개발자를 가이드 하는 절차 패턴으로써, 모델의 품질과 소스 코드 품질을 향상시키는 방법으로 사용될 수 있다. 제시하는 패턴의 적용은 기능의 정확성뿐만 아니라 성능, 모듈화, 재사용성 및 이식성 등과 같은 품질 요소들을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.
레거시 소프트웨어를 재사용하기 위해서는 소스코드의 구조와 행위, 연관관계를 파악하는 것이 중요하다. 소스코드 분석을 통해 레거시 소프트웨어의 구조를 얻어내고 이에 대한 수정을 통해 소스코드에 반영하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 역공학 도구들은 레거시 소프트웨어를 객체지향 다이어그램으로 정확히 추출해내지 못하였고 또한 호환성이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기존의 역공학 툴들의 문제점을 보안하고 호환성을 높이며 재사용성을 향상시키기 위한 방법을 제시한다. 자바 소스코드로부터 UML클래스 다이어그램을 추출하기 위해 본 논문에서는 자바 소스코드의 파싱을 통해 클래스 다이어그램 생성에 필요한 AST를 추출하여 XML로 저장함으로써 상호운영성을 높이며 클래스간의 연관관계를 상세히 표현하기 위한 방법을 제시한다.
전원을 전적으로 배터리에 의존하는 모바일 임베디드 시스템은 배터리 용량의 한계 때문에 효율적인 에너지의 사용이 매우 중요하다. 특히 memory subsystem은 전체 system에서 소모되는 에너지에서 큰 비중을 차지한다. 이 논문은 성능 면에서 cache의 대안이 되고, cache보다 간단한 구조 때문에 전력소모가 훨씬 적은 on-chip scratch-pad memory(SPM)를 효율적으로 이용할 수 있는 소스 코드 변환 방법 및 SPM 관리방법을 제안한다. 각 함수 단위로 코드 변환을 하며, 어떤 변수를 SPM에 할당하기 위한 소스코드 변환을 했을 때, 소스코드 분석만으로 알 수 있는 변수의 정적인 참조 횟수를 가중치로 고려하여, 코드 변환 후 메모리 참조에 의한 실행 시간과 에너지 소모를 계산하고 이를 바탕으로 SPM에 할당한 변수를 결정한 다음 실제 그 코드 변환을 적용한다. 제안된 코드 변환은 컴파일러에 의해 자동화 될 수 있다. 10개의 임베디드 벤치마크 프로그램을 이용하여 본 논문에서 제안하는 방법의 성능 평가를 한 결과, 실행 시간은 평균 23% 향상되고 에너지 소모는 평균 49% 감소함을 알 수 있다.
소프트웨어를 설계, 구현하는데 있어서의 어려움이란 주변 환경이나 제반 기술 등과 같은 어려움도 있겠지만 실제 프로그래머가 작성하는 소스코드의 복잡성도 그 원인중의 하나라 할 수 있다. 이와 같은 문제의 해결을 위해서는 소스코드의 접근이나 이의 테스트를 위한 결합 등의 유연성이 높은 소프트웨어 기술이 필요한 실정이다. 이에 따라 AOP(Aspect-Oriented Programming) 기술을 이용하여 소스코드 자체의 접근 및 그의 처리를 용이하게 하여 복잡한 시스템의 개발이나 기존 시스템의 관리에 있어 효율을 높이고자 한다.
최근 오픈 소스 커뮤니티가 활성화되고 수많은 오픈 소스들이 공개되고 있어서 많은 개발자들이 오픈 소스를 활용하고 있다. 그러나 오픈 소스도 정해진 라이선스 기반으로 공개되므로 오픈 소스를 사용할 때는 반드시 라이선스를 확인해야 한다. 본 논문에서는 안드로이드 앱의 라이선스 위반이나 코드 도용을 확인할 수 있는 방법으로서 안드로이드 앱 사이의 API 메소드 호출 유사도를 측정하는 방법을 제안한다. 원본 프로그램과 도용된 프로그램은 유사한 API 메소드를 사용할 것임을 예상할 수 있기 때문에 API 메소드 호출이 유사한 것을 확인하면 간접적으로 코드 도용을 확인할 수 있다. 본 논문에서 개발한 API 유사도 측정 도구는 안드로이드 앱의 소스 코드를 필요로 하지 않고, 안드로이드 달빅(Dalvik) 바이트 코드로부터 직접 API 호출 명령어를 분석하여 유사도를 측정한다는 특징이 있다. 본 논문에서 구현한 도구의 평가를 위해서 API 호출 유사도 비교 실험을 수행하였다. 그 결과, 실제로 API 호출 유사도가 높았던 두 앱이 서로 공통된 모듈을 포함하고 있음을 밝혀내었다. 그리고 선행 연구에서 제안했었던 안드로이드 달빅 코드 전체에 대한 유사도 비교 도구보다 비교 속도가 35% 정도 향상된 것을 확인하였다.
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.
최근 프로그래밍 교육이 중요해짐에 따라, 객체지향 프로그래밍에 있어 작성한 소스코드가 어떻게 객체지향 개념을 반영하고 있는지를 분석하는 것은 중요하다. 본 논문에서는 UML과 소스코드의 실시간 동기화를 제공하는 웹 기반 환경에서 객체지향 개념을 분석 및 학습하기 위해 Unified Modeling Language(UML) 클래스 다이어그램과 자바 소스코드를 상호 변환하는 Round-Trip Translator(RTT)를 제안한다. RTT는 기존 Round-Trip Engineering(RTE)기반 도구를 개선시켜 구현 하였으며 작성된 UML 혹은 소스코드가 어떻게 객체지향 개념을 반영하는 지에 대한 이해도를 높이기 위한 도구이다. 본 논문은 기존 RTE 기반 도구와 RTT의 효율성과 사용자의 편의성을 비교한 결과 UML과 소스코드 상호 변환을 통해 객체지향에 대한 이해도가 향상되었음을 보여준다. 우리는 또한 학생들이 기존 도구보다 더 효율적이고 편리한 사용자 인터페이스를 제공하는 RTT 사용에 만족한다는 사실을 알아냈다.
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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