최근 들어 악성코드와 관련된 정보침해사고는 대부분 Microsoft Windows에서 발생하고 있으며, 해마다 증가 추세에 있다. 이러한 악성코드 중에 커널기반의 악성코드는 Windows 커널 내에서 자신의 정보를 은폐하고 공격코드를 추가하는 방식으로 동작하고 있어 기존의 보안대응책으로 탐지 및 대응이 어려운 특징을 갖는다. 기존의 정보보호시스템이 알려지지 않은(또는 새로운) 커널 공격 기법에 대한 대응이 거의 불가능한 이유는 "공격 시그너쳐"를 기반으로 하고 있기 때문이며, 보다 근본적인 이유는 Windows 커널 정보 및 관련 메커니즘의 부재에 있다. 이로 인해, 커널 공격기법에 대한 현재의 대응기법 수준은 매우 미미하며, 현장에서 활용 가능한 커널공격 대응시스템은 전무한 실정이다. 본 논문에서는 다양한 Windows 커널 공격에 대한 유형과 기법을 정형화하고, 이를 기반으로 커널 메모리 공격 대응기법, 프로세스 및 드라이버 공격 대응기법, 파일시스템 및 레지스트리 공격 대응기법으로 구분하여 효과적인 Windows 커널 공격대응기법과 메커니즘을 제안하였다. 알려지지 않은 Windows 커널 정보 및 관련 메커니즘의 수집과 분석을 통하여 Windows 커널 공격에 대한 대응기법 및 메커니즘의 구현에 적극 활용하였으며, 시스템 활용도 및 안정성을 극대화하기 위해 Windows 멀티 플랫폼을 지원하도록 구현하였다. 다양한 실험을 통하여 제안된 대응시스템이 커널 공격기법에 대해 기존의 정보보호시스템보다 우수한 방어능력을 갖고 있음을 확인하였다.
LiDAR의 표고점 데이터에서 건물, 수목 등과 같이 주위보다 높은 고도 값을 가지는 대상물을 제거하여 DEM을 생성하기 위한 여러 가지 필터링 기법들이 개발되고 있으며 대표적인 필터링 방법으로는 분산을 이용한 linear prediction 기법, 주변 점들과의 경사관계를 이용한 slope-based 기법, morphology 필터, dual rank 필터 등이 있다. 이러한 기법들은 커널(kernel)의 크기를 대상 지역에 맞도록 사용자가 직접 지정해주어야 하고, 건물의 크기가 다양한 지역에 적용하기 위해서는 가변 크기(variable size)의 커널을 필요로 한다. 본 연구에서는 다양한 크기의 건물이 존재하는 지역에 대하여 커널의 크기를 변화시키지 않고 필터링을 수행하는 새로운 커널 연산 기법을 제안하였다. 또한 기존 필터링 기법에서는 커널에 의해 갱신된 연산값이 다음 연산에 반영되지 않으나 본 연구에서는 갱신된 값이 바로 다음 연산에 반영되도록 하였다. 건물과 수목 등을 제거하기 위하여 주변 화소와의 높이 차를 이용하였으며 대상물이 제거된 부분은 주변 화소를 이용하여 보간하였다.
본 논문에서는 안드로이드 커널 모듈의 취약점을 탐지하기 위한 자동 유닛 테스트 생성 기법을 제안한다. 안드로이드 커널 모듈의 각 함수를 대상으로 테스트 드라이버/스텁 함수를 자동 생성하고 동적 기호 실행 기법을 사용하여 테스트 입력 값을 자동으로 생성한다. 또한 안드로이드 커널 모듈의 함수 포인터와 함수 선행 조건을 고려하지 않은 테스트 생성으로 인한 거짓 경보를 줄이기 위해 정적 분석을 통한 함수 포인터 매칭 기법과 def-use 분석을 사용한 함수 선행 조건 생성 기법을 개발하였다. 자동 유닛 테스트 생성 기법을 안드로이드 커널 3.4 버전의 세 모듈에 적용한 결과 기존에 존재하던 취약점을 모두 탐지할 수 있었으며 제안한 거짓 경보 감소 기법으로 평균 44.9%의 거짓 경보를 제거할 수 있었다.
본 논문에서는 네트워크 기반 분산 침입탐지 시스템을 위한 커널 수준 침입탐지 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 탐지분석으로 침입탐지 과정을 분리하고 침입탐지 규칙 생성 요구에 대한 침입탐지 자료구조로의 변환을 사용자 응용 프로그램 수준에서 수행하며 생성된 자료구조의 포인터 연결을 커널 수준에서 수행한다. 침입탐지 규칙 변경은 노드를 삭제하지 않고 삭제표시만 수행하고 새로운 노드를 추가하는 삭제마크 띤 노드추가 방식 통하여 수행한다 제안하는 기법은 탐지과정의 분리를 통해 분산 네트워크 환경에 효율적으로 적용할 수 있으며 커널기반 침입탐지 방식을 사용하여 사용자 응용 프로그램으로 동작하는 에이전트기반의 침입탐지 기법에 비해 탐지속도가 빠르다. 침입탐지 규칙 변경은 삭제마크 및 노드추가 방식을 통해서 규칙변경과 침입탐지를 동시에 수행하기 위한 커널의 부하를 줄일 수 있다. 이를 통해 다양한 네트워크 공격에 대하여 신속하게 대응할 수 있다. 그러므로, 서비스거부 공격과 같이 네트워크 과부하가 발생하는 환경에서도 신속한 침입탐지와 탐지효율을 증가시킬 수 있다는 장점을 가진다.
최근 사용자의 요구가 다양해지는 반면, 기존 운영체제는 정적인 구조를 갖기 때문에 이러한 요구를 효율적으로 반영하기 어렵다. 따라서 운영체제를 동적으로 재구성하여 사용자의 요구를 만족시키는 매커니즘에 관한 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 기존의 커널을 재구성하는 기법들은 하드웨어 의존적인 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 기존 연구들의 문제점을 해결할 수 있는 트랩 기반의 커널 재구성 기법을 제안하고 리눅스 커널에 구현하였다.
OSEK/VDX 운영체제를 개발하는 과정에서 커널 이미지를 생성하여 임베디드 보드에 업로드하고, 이를 실행시켜보는 일련의 반복적인 작업이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 반복적인 작업들을 일괄적으로 처리할 수 있는 보다 편리한 커널 테스팅 기법을 제시한다. 제시한 기법의 타당성을 검토하기 위하여 ARM7TDM 가 탑재된 EZ-AT7 임베디드 보드에 OSEK/VDX 커널 이미지를 적용하여 실험하였다.
최근 커널의 특정부분을 사용자 임의로 수정하여 시스템을 공격하는 여러 가지 기법들, 즉 커널 백도어가 늘어나고 있다. 이 커널 백도어의 문제점은 커널 자체를 수정하기 때문에 탐지 및 복구가 힘들다는 것이다. 이에 대응하여 커널 백도어를 탐지하는 대부분의 방법이 특정 주소를 검사하여 이루어지는데 이는 확실한 탐지에는 한계가 있다. 설사 탐지는 가능하다 하더라도 복구는 거의 불가능한 것이 현실이다. 이에 본 논문에서는 커널이 기동될 때 사용되는 순수한 부트 이미지와 커널에서 실행중인 이미지를 비교하여 커널의 무결성을 검사, 복구하는 시스템을 제안한다.
기존의 동적 커널 업데이트 시스템에서 주로 사용되는 함수 단위의 재구성 기법으로는 트랩과 점프가 있다. 이러한 기법들을 사용하면 커널 서비스의 중단 없이 함수 단위로 커널을 업데이트할 수 있는 이점이 있다. 하지만 커널 업데이트 후, 프로세서가 분기 명령어를 처리하는 과정에 두 가지 문제점이 존재한다. 업데이트 함수에 업데이트가 필요한 함수 내의 분기 명령어 오퍼랜드 값을 그대로 복사하면 의미 없는 메모리 주소로 분기하게 된다. 또한 분기 명령어로 short jump를 사용하면, 현재 위치에서 8 비트 범위를 벗어난 주소공간에 존재하는 분기 함수에는 접근을 할 수 없는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 short jump 대신 long jump를 사용하는 방식을 제안하였다. 이를 위해 업데이트가 필요한 함수의 분기 명령어가 갖고 있는 오퍼랜드 값을 추출하여, 업데이트 함수의 분기 명령어가 정상적으로 동작할 수 있도록 오퍼랜드 값을 수정해주는 동적 커널 업데이트 시스템을 설계하고 구현하였다.
코드변환 기법은 특정 명령어 집합 구조에서 작성된 프로그램 코드를 다른 구조에서 실행할 수 있도록 변환하는 일종의 에뮬레이션 기법이다. 이 기법은 주로 구형 시스템에서 동작하는 응용프로그램을 새로운 시스템에서 동작시키기 위해 사용되었다. 코드를 변환하는 과정에서 동적으로 코드를 삽입하는 것이 가능하기 때문에 소스코드의 수정 없이 기존 응용프로그램을 계측할 수 있다. 이미 응용프로그램 분야에서는 동적코드분석과 가상머신에서 이러한 기법이 널리 활용되고 있다. 반면에 운영체제의 커널은 일반적인 유저 수준의 응용프로그램과는 다른 특성을 지니기 때문에 커널 수준에서 이러한 코드변환 기법을 사용하려면 시스템 성능, 메모리 관리, 특권 명령어 처리 및 동기화와 관련된 문제가 다루어져야 한다. 본 논문에서는 커널 수준의 동적코드변환 기법을 설계하고 코드삽입을 통한 소프트웨어 계측을 제안한다. 제안기법을 리눅스 커널에 적용하여 실험을 수행하고 그 결과를 통해 본 제안기법이 커널수준에서 소프트웨어 계측에 적은 성능 부하만을 야기함을 확인하였다.
본 논문에서는 커널분류기에 요구되는 다량의 계산량과 자료저장공간을 감소시키도록 고안된 최적군집방법을 적용한 K-평균 가중커널분류기법이 제안되었다. 이 방법은 원래의 훈련표본보다 작은 수의 참고벡터들과 그들의 가중값을 들을 찾아 원래 커널분류 기준을 근사화하여 패턴을 인식하는 것이다. K-평균 가중커널분류기법은 가중파젠윈도우(WPW)분류기법을 개량한 것으로서 참고벡터들을 계산하기 위한 초기 부적절하게 군집된 관측값들을 최적으로 재군집화 함으로써 WPW기법의 단범을 극복하였다. 실제자료들에 제안된 방법을 적용한 결과 WPW분류기법보다 참고벡터들의 대표성과 자료축소면에서 월등히 향상된 결과를 확인하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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