스마트폰의 대중화와 보편화가 이루어지면서 스마트폰 개발 환경도 많은 발전을 이루었다. 스마트폰 운영체제들은 각각 고유의 특성을 가지고 다양한 기능들을 제공한다. 안드로이드에서는 서로 다른 어플리케이션끼리 데이터를 공유하기 위해 ContentProvider를 사용한다. 그러나 공격자가 역공학 기술을 이용할 경우 다른 어플리케이션이 데이터베이스에 접근하여 불법적 정보유출을 할 수 있다는 취약점을 가지고 있다. 본 논문에서는 ContentProvider를 통한 정보유출의 취약점을 분석하였다.
최근 소프트웨어 보안취약성 분석의 일환으로 프로그램 소스가 없고 기계어 프로그램만 제공되는 소프트웨어의 보안 취약점을 분석하는 연구가 많이 수행되고 있다. 본 논문에서는 MS 윈도우 2000 운영체제의 IIS 웹서버를 대상으로, WebDAV의 한 버퍼 오버플로우 취약점을 공격하여 취약성을 재현한 후, 디버거 및 역공학 도구를 사용하여 해당 보안 취약점을 가진 코드를 분석하는 방법을 제시하였다. 본 연구 결과는 취약성분석 절차 방법 및 신뢰성 있는 소프트웨어 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
여러 가지 역공학 방지기술들 중 하나인 안티 디버깅 기술은 특정 프로그램을 대상으로 공격자나 분석가가 디버거를 사용하여 분석을 하지 못하도록 하기 위한 기술로써, 예전부터 악성코드 및 분석을 방지하고자 하는 여러 가지 프로그램들에 적용이 되었으며 현재까지도 많이 사용이 되고 있는 기술이다. 본 논문에서는 이러한 안티 디버깅 루틴에 대한 자동화 탐지 방법을 제안한다. 탐지는, 디버거 및 시뮬레이터를 통해 실행 명령어 및 API(Application Program Interface)에 대한 트레이스 정보들을 추출하고, 추출된 정보들을 비교하여 안티 디버깅 루틴으로 의심이 가는 지점을 찾는 방식으로 진행된다. 실험 결과, 알려진 25가지의 안티 디버깅 기법들 중 21가지에 대하여 정상적으로 탐지가 이루어졌다. 이와 같이, 본 기법은 특정 안티 디버깅 기술에 의존적이지 않으며, 추후 개발 및 발견되는 안티 디버깅 기술들에 대한 탐지의 경우에도 적용이 가능할 것으로 예상된다.
난독처리(obfuscation)는 프로그램의 의미를 그대로 유지하면서, 프로그램 코드를 이해/분석하기 어렵게 만드는 기술로, 악의적인 역공학(reverse engineering) 공격으로부터 소프트웨어를 방어하는 가장 효과적인 기술 중의 하나이다. 하지만, 난독처리로 인해 원본 프로그램에 비해 난독처리된 프로그램의 코드 크기 및 실행 시간이 증가될 수 있다. 모바일 기기에서 코드크기 및 수행시간 증가는 전력소모 증가 등 자원낭비로 이어진다. 본 논문에서는 ARM 프로세서가 장착된 임베디드 보드 상에서 몇 가지 고급수준 난독처리 알고리즘을 구현하고, 각 난독처리 알고리즘의 유효성 및 전력 소모량을 분석하여, 프로그램의 특성에 따라 실행시간이나 전력소모 면에서 효율적인 난독처리 기법이 있음을 보였다.
최근 차량에 대한 공격 사례가 늘어남에 따라 CAN 기반의 보안 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 CAN의 상위 계층 프로토콜은 차량 제조사 및 모델 별로 상이하므로 이상 탐지 기술 또는 ECU 대상의 취약점 탐지를 위한 연구에는 큰 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위하여 CAN 트레이스의 분석을 통해 데이터 필드 영역의 세부 구조를 추론하는 방법을 제안한다. 기존 인터넷 환경에서는 이미 프로토콜 역공학을 위한 연구가 다수 진행되었으나, CAN 버스는 기존의 프로토콜 역공학 기술을 그대로 적용하기 어려운 구조를 지닌다. 본 논문에서는 CAN 프레임 내 데이터의 특성을 이용한 낮은 계산 비용의 필드 구분 방법 및 기존의 CAN 데이터필드 내 필드 분류 방법을 이용한 새로운 추론 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방식은 실제 차량의 CAN 트레이스 및 시뮬레이션으로 생성된 CAN 트레이스를 대상으로 검증되며, 기존 방식 대비 더 낮은 계산 비용으로 더 높은 정확도의 필드 구조 추론 결과를 보인다.
스마트폰, PC나 태블릿과 같은 스마트 단말 플랫폼들이 대중들에게 확산되면서, 스마트 TV역시 이 추세에 편승하려고 한다. 시장 규모도 신속히 커지고 있다. 대한민국 스마트 TV 시장은 전 세계적으로 높은 보급률을 가지고 있는 반면, 그 만큼 보안요소와 해킹 위험 요소가 따르고 있다. 본 논문은 여러 가지 스마트 TV의 해킹 사례와 공격 가능성을 제시하여 취약점 분석 및 대응 방안에 대해 분석하였다. 삼성전자나, LG등 대부분 스마트 TV의 운영체제가 리눅스 기반으로 최근 해킹 사례도 리눅스 해킹 기법과 유사하다. 대부분 리눅스 OS를 기반으로 샌드박스를 탑재해 보안을 강화 했지만 프록시를 이용해 우회기법을 사용하거나 APT 공격이나 역공학으로 완성된 앱을 소스코드로 변환해 악성코드를 삽입 후 앱 스토어에 등록하는 등 현재 해킹 사례는 늘어가고 있다. 그리고 앞으로 새로운 해킹 기법과 다양한 방법들이 생길 것이다. 본 논문으로 발전해나가는 스마트 TV의 보안 위협을 인지하고 앞으로 새로운 해킹으로 인한 대비책을 세우고 준비하는 효과를 기대한다.
많은 게임 앱이나 금융 앱들의 경우, 동적 역공학 공격을 방어하기 위해 에뮬레이터 탐지 기능을 탑재하고 있다. 그러나 기존 안드로이드 에뮬레이터 탐지 방법들은, 실제 기기와 유사해진 최신 모바일 게임용 에뮬레이터를 탐지하는데 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 Houdini 모듈과 라이브러리 문자열 기반으로 모바일 게임용 에뮬레이터를 효과적으로 탐지하는 기법을 제안한다. 구체적으로, bionic의 libc 라이브러리에 포함된 특정 문자열, Houdini 관련된 시스템 콜 수행과정 분석과 메모리 매핑을 통해, 잘 알려진 Nox와 LD Player 에뮬레이터를 탐지하는 기법을 제시한다.
안드로이드 환경에서 악의적인 역공학으로부터 APK(Android application PacKage)를 보호하기 위해 다양한 난독화 도구가 이용되고 있다. 그러나 이런 난독화 도구는 악의적인 공격자에 의해 악용될 수 있으며, 실제로 많은 공격자들이 안티 바이러스 등에 의한 탐지를 우회하기 위해 악성 APK를 난독화하고 있다. 난독화된 악성 APK는 역난독화가 되지 않으면 그 기능성을 분석하는 것이 어렵기 때문에, 난독화된 악성 APK에 대응하기 위해서는 역난독화 방안이 반드시 요구된다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구로 난독화된 APK를 분석하고, 적용된 난독화 기법을 정적으로 식별하고 역난독화할 수 있는 방안을 제안한다. 또한 이를 기반으로 난독화 옵션 식별 및 역난독화가 가능한 자동화된 도구를 구현하여 검증한 결과를 제시한다.
랜섬웨어에 의해 개인용 단말 또는 서버 등이 감염되는 사례가 급증하고 있다. 랜섬웨어는 자체 개발한 암호화 모듈을 이용하거나 기존의 대칭키/공개 키 암호화 모듈을 결합하여 공격자만이 알고 있는 키를 이용하여 피해 시스템 내에 저장된 파일을 불법적으로 암호화 하게 된다. 따라서 이를 복호화 하기 위해서는 사용된 키 값을 알아야만 하며, 복호화 키를 찾는 과정에 많은 시간이 걸리므로 결국 금전적인 비용을 지불하게 된다. 이때 랜섬웨어 악성코드는 대부분 바이너리 파일 내에 은닉된 형태로 포함되어 있어 프로그램 실행시 사용자도 모르게 악성코드에 감염된다. 그러므로 바이너리 파일 형태의 랜섬웨어 공격에 대응하기 위해서는 사용된 암호화 모듈에 대한 식별 과정이 필요하다. 이에 본 연구에서는 바이너리 파일 내 은닉된 악성코드에 적용 된 암호화 모듈을 역분석하여 탐지하고 식별할 수 있는 메커니즘을 연구하였다.
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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