최신의 컴파일러는 실행 속도를 높이기 위해서 최적화 작업을 수행한다. 그러나 최적화 작업 중에 프로그램 구문의 실행 순서가 바뀔 수 있다. 단일 스레드 소프트웨어 에서는 최적화가 실행 결과에 영향을 주지 않지만 멀티 스레드 소프트웨어에서는 최적화로 인해서 기존의 실행 과정을 계산하는 방법으로는 설명할 수 없는 실행 결과가 발생할 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위해서 자바 메모리 모델이 제안되었다. 자바 메모리 모델은 구문의 재배치를 고려하여 멀티 스레드 소프트웨어의 가능한 실행 과정을 명세하고 있다. 현재 자바 메모리 모델은 자바의 표준 메모리 모델로 정의되어 있다. 하지만 대부분의 멀티스레드 소프트웨어 검증 도구는 자바 표준 메모리 모델인 자바 메모리 모델 대신에 순차 일관성메모리 모델만을 고려하고 있다. 순차 일관성 메모리모델에서는 구문의 재배치를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 자바 메모리 모델을 이용한 소프트웨어 모델 체킹 기법을 설명한다. 이를 이용하여 기존 소프트웨어 검증 도구인 JavaPathFinder 에서 오류가 없다고 한 소프트웨어의 오류를 찾아내었다.
소프트웨어 스트리밍[1][2]은 프로그램 설치 및 실행을 위하여 서버로부터 데이터 전송이 진행중인 동안에도 PC, PDA, 휴대용 개인 컴퓨터, 휴대 전화 등과 같은 데스크 탑 또는 이동 연산장치 상에서 미설치 소프트웨어의 실행이 즉각적으로 이루어지도록 하는 기능이다. 즉, 소프트웨어 스트리밍 기술을 사용하면 사용자가 다운로드, 압축해제, 인스톨과 시스템 재구성이라는 일련의 과정이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 최소한의 다운로드 후에 해당 소프트웨어가 곧바로 실행될 수 있도록 해준다. 이러한 스트리밍 시스템을 사용하면 사용자는 다양한 공개 또는 상업용 응용프로그램을 광범위하게 지원하는 사용자 투명성을 가진 가상 소프트웨어 컴퓨팅 환경을 만들 수 있다. 본 논문에서는 리눅스 환경에서 설계 구현된 Software On-Demand(SOD) 스트리밍 시스템을 소개하고, SOD 스트리밍 시스템의 성능평가 소프트웨어를 사용하여 SOD 스트리밍 시스템의 성능을 측정한다.
본 논문은 ATM교환 시스템과 같은 실시간 분산 소프트웨어를 범용 컴퓨터 시스템에서 실행할 수 있는 환경을 제공하는 CHILL 실행시간 지원 시스템(CHILL, Run-time System)의 설계 및 구현 기술에 관하여 기술한다. 이를 위하여 실시간 분산 CHILL 프로그램을 위한 실행 모델을 제시하고 해당 실행 모델을 갖는 소프트웨어를 범용 컴퓨터에서 실행하는 CRS를 개발하였다. CRS는 목적 시스템 운영체제와 동일한 실행환경을 호스트 컴퓨터에서 제공함으로 프로그래머는 목적 시스템이 없이도 소프트웨어 개발이 가능하다. 또한 다수의 개발자가 동시에 소프트웨어를 실행할 수 있는 환경을 제공하여 프로그램 생산성 향상에 도움이 된다. 이 실행환경은 SROS(Scalable Real-time Operating System)를 위하여 개발되었지만 다른 내장형 운영체제의 실행환경으로 확장이 용이하다.
실행코드만으로 소프트웨어 간의 유사성을 비교하거나 표절을 검사하기 위해 소프트웨어만의 고유한 특징인 소프트웨어 버스마크를 이용한다. 일반적으로 소프트웨어 버스마크는 추출 방법에 따라 정적 버스마크와 동적 버스마크로 구분되고, 추출된 방법에 따라 장단점이 뚜렷하게 나타난다. 본 논문에서는 동적 분석을 이용하여 API 시퀀스 버스마크를 추출하고 실행코드 간의 유사성 검사에 이용하는 방법을 제안한다. 제안하는 동적 시퀀스 버스마크는 프로그램이 실행되는 과정에서 호출되는 모든 API 함수 및 시스템 호출을 포함하는 기존의 방법과는 다르게 실행코드 내에 정의되어 있는 API 함수만으로 구성된 API 시퀀스를 이용한다. 추출된 동적 버스마크는 프로그램의 시작에서 종료까지 호출되는 API 시퀀스이며 이를 효율적으로 비교하기 위해 서열정렬 알고리즘을 활용한 유사성 척도를 사용한다. 여러 오픈소스 소프트웨어를 비교하여 버스마크의 신뢰성과 강인성을 검증하였다. 제안하는 동적 API 시퀀스 버스마크는 실행코드의 유사성 검사에 용이하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
기존의 컴퓨팅 패러다임에서 개발자들은 잘 정의되고 고정된 실행 환경을 가정하고 소프트웨어를 설계하였다. 그러나 실제 실행 환경은 복잡하기 때문에 발생되는 상황들을 완벽하게 분석하는 것은 불가능하다. 그로 인해서 원하는 입력 값만을 가정하고 구현한 소프트웨어는 실행 중에 실패(failure)가 발생되기 쉽다. 이에 대한 해결책으로 자기적응형 소프트웨어(self-adaptive software)는 예상하지 못한 상황에 대해서 적응하여 실행 중의 실패가 발생되는 것을 막을 수 있다. 이를 위해 자기적응형 소프트웨어는 우선 적응의 필요성을 판별하기 위해서 실행 중에 외부 상황을 평가해야 한다. 기존의 연구들은 외부 상황의 문제를 판별하기 위한 추상화(abstraction) 기법을 제공하지 않는다. 따라서 외부 환경이 복잡해짐에 따라서 문제 자체를 판별하는 데에 한계가 발생된다. 그리고 판별 가능한 외부 상황 문제의 확장성을 지원하지 못한다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위한 기법으로 목표(goal) 기반의 외부 상황 평가 기법을 제안한다.
악성 소프트웨어로 인한 피해가 나날이 급증하면서, 컴퓨터 사용자가 보안상 안전하게 사용할 수 있는 환경이 필수적으로 요구되고 있다. 일반적인 백신 프로그램은 악성코드가 실행된 이후에 이를 탐지한다. 이러한 백신 프로그램은 알려진 악성코드에 대해서는 효율적인 결과를 보이지만, 실행 전 응용 소프트웨어에 포함되어 있는 악성코드의 검출에 대해서는 그 기능이 없거나 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 응용 소프트웨어의 실행 전 악성코드의 유무를 판단하기 위해 응용소프트웨어의 안전성 검증 시스템을 제안한다. 제안하는 안전성 검증 시스템은 악성코드의 흐름 유형을 파악하여 소프트웨어가 실행되기 전 이를 탐지함으로서 악성코드로 인해 일어날 수 있는 피해를 줄일 수 있는 계기가 될 것으로 사료된다.
온디맨드 소프트웨어 스트리밍(On-Demand Software Streaming)이란 서버가 제공하는 소프트웨어를 클라이언트에 설치하지 않고 실행하는 기술로, 서버로부터 필요한 부분만 스트리밍으로 전송 받아 실행하는 기술을 말한다. 이 기술을 이용하면 소프트웨어 제공자는 소프트웨어 관리를 용이하게 할 수 있고, 소프트웨어 사용자는 적은 저장 공간으로 많은 소프트웨어를 사용할 수 있다는 이점을 얻게 된다. 하지만 모바일 환경에서 이를 이용하는 경우에는, 느린 무선 네트워크를 통해 소프트웨어 이미지를 전송해야 하기 때문에 소프트웨어 실행 속도가 매우 느리다는 문제가 생긴다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 온디맨드 소프트웨어 스트리밍을 사용하는 시스템의 성능 향상을 위해 효율적인 선인출 기법을 설계하고 실제로 구현하였다. 실험 결과, 애플리케이션이 데이터를 읽을 때 걸리는 시간이 무선랜 환경에서는 평균 50%, CDMA 환경에서는 평균 20% 정도 감소했으며, 특히 네트워크 지연시간이 증가할수록 더 많이 감소하였다.
최근 블록체인이 활성화되면서 블록체인 시장 및 블록체인 모델의 활용도가 늘어나고 있다. 그중 하이퍼레저 패브릭은 프라이빗 블록체인의 대표적인 플랫폼이다. 하이퍼레저 패브릭에서 클라이언트는 트랜잭션을 보증 피어에게 전송할 때 사전에 정해진 보증 피어에게만 전송한다. 이는 트랜잭션의 실행 비용 및 보증 피어의 성능을 고려하지 않아 보증 시간을 증가시키는 문제가 발생한다. 본 논문은 이 문제를 해결하기 위해 트랜잭션의 실행 비용에 따라 효율적으로 보증 피어를 라우팅하는 기법을 제안한다.
거래처에서 참고 자료라며 파일을 보내왔다. 생전 처음 보는 확장자를 가진 이 파일, 내 컴퓨터에는 실행할 프로그램이 없다. 거래처에 무슨 파일이냐고 물으려다 왠지 컴맹처럼 보일 것 같아 관뒀다. 대신 소프트웨어 자료실 사이트를 찾아가 정보를 찾고 관련 프로그램을 다운로드했다. 알고 보니 거래처에서 직접 개발해 오픈한 공개 소프트웨어로 실행할 수 있는 파일이었다. 그렇게 이용해 본 자료실 사이트에는 컴퓨터와 인터넷을 더욱 잘 활용할 수 있게 해주는 수많은 프로그램들이 마련돼 있었다. 소프트웨어의 모든 것을 망라하고 있는 국내 대표적자료실사이트심파일과마이폴더넷을소개한다.
본 논문에서는 안드로이드 애플리케이션(앱)을 역공학 공격으로부터 방어하는 기법을 제안한다. 이 기법에서 서버는 안드로이드 패키지 파일인 APK 내에 있는 원본 실행코드(DEX)를 암호화하고, 실행 시 이를 복호화 할 수 있는 스텁(stub) 코드를 APK에 삽입하여 배포한다. 스텁 코드는 자신에 대한 공격을 탐지하기 위해 무결성 검증 코드를 포함한다. 사용자가 해당 APK를 설치·실행할 때, 스텁 코드는 자체의 무결성을 검증한 후, 암호화된 원본 실행코드를 복호화하고, 이를 동적 로딩(dynamic loading)하여 실행한다. 앱의 원본 실행코드는 암호화되어 배포되므로 지적재산권을 효과적으로 보호할 수 있다. 또한, 스텁 코드에 대해 무결성을 검증하므로, 제안 기법의 우회 가능성을 차단한다. 우리는 15개의 안드로이드 앱에 제안 기법을 적용하여 그 유효성을 평가하였다. 실험 결과, 13개의 앱이 정상적으로 동작함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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