안드로이드 플랫폼은 리눅스 2.6 커널을 기반으로 강력한 운영체제와 포괄적 라이브러리, 멀티미디어 환경, 사용자 인터페이스, 폰 애플리케이션 등을 제공한다. 안드로이드는 개방형 운영체제이기 때문에, 어느 벤더기기에든 탑재가 가능하다. 현재 스마트폰뿐만 아니라 넷북, 네비게이션, 카 PC, 태블릿 PC, 산업용 PC 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 안드로이드를 다른 기기에 탑재하거나 안드로이드 플랫폼에 새로운 디바이스를 탑재하려면 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 하드웨어 장치에서 발생한 데이터가 최상위 애플리케이션까지 전달되는 과정과 안드로이드 플랫폼이 하드웨어 디바이스를 관리하는 체계를 분석하고, WiFi 디바이스를 탑재하는 절차를 안드로이드 및 드라이버 컴파일 환경구축, 커널에서 WiFi 사용을 위한 프로토콜 지원, WiFi 디바이스를 커널에 탑재, 안드로이드 플랫폼에 디바이스 드라이버 등록, WiFi 관리서비스 데몬(wpa_supplicant)과 IP 할당서비스 데몬(dhcpcd) 등록, 데몬(wpa_supplicant)과 HAL의 통신을 위한 소켓 생성으로 제시하고 있다. 실험에서는 본 논문에서 제시한 방법을 이용하여 ARM 계열과 X-86 계열의 안드로이드 플랫폼에 WiFi 디바이스를 탑재했다. 안드로이드 플랫폼에 디바이스 탑재 시에는 안드로이드의 소프트웨어 계층을 이해하는 것이 매우 중요하며, 이러한 경험은 안드로이드 플랫폼에 새로운 디바이스를 탑재할 때에도 많은 도움이 될 것이다.
안정성, 유연성, 오픈 소스, 다양한 하드웨어 플랫폼 지원, 검증된 네트워크 등의 장점을 가지고 있지만 데스크탑 시스템이상의 높은 성능을 가진 시스템에 최적화되어 있는 리눅스 운영체제를 스마트 임베디드 시스템에 탑재하기 위해서는 수 십초가 걸리는 부팅시간을 단축하여야 하는 문제점을 해결하여야 한다. 본 논문은 임베디드 환경에서 범용 운영 체제인 리눅스를 활용하여 빠른 부팅 기법을 제안하고 프로토타입의 구현을 통해 성능을 평가하였다. 특히 부팅 시간에 영향을 미치는 부트로더, 커널, 루트 파일시스템 등의 각 구성요소를 최적화함으로써 부팅 시간을 최소화하였다. 그리고 구현 결과를 HBE-EMPOS II 기준으로 실험하였으며, 실험 결과 부팅 시간이 최초 28초에서 11초로 감소되는 성능 향상을 가져왔다.
안드로이드 및 리눅스 기반 임베디드 시스템에서는 디바이스 드라이버가 커널 함수로 포함되는 구조로 되어 있다. 어떤 디바이스 드라이버들의 경우, 여러 Third-party에 의해 제공되는 소프트웨어(펌웨어)가 포함되는데, 그 보안 수준에 대해 검토되지 않고 사용되는 경우가 많다. 보안 취약점 분석을 위해 일반적으로 사용되는 정적 분석의 경우, 오탐 가능성으로 인하여 실제 권한상승과 같은 주요 취약점을 확인하는데 많은 비용이 발생한다. 본 논문에서는 안드로이드 시스템에서 사용되는 디바이스 드라이버를 대상으로 정적 및 동적 분석 기반의 효과적인 보안 취약점 탐지 기법을 제시하고 그 효용성을 확인한다.
여러 임베디드 시스템 운영체제 중에서 임베디드 리눅스는 다양한 오픈 소스 S/W를 사용할 수 있고, 다양한 임베디드 시스템에 이식할 수 있다는 장점 때문에 널리 사용되고 있다. 하지만, 임베디드 리눅스는 리눅스의 기본 접근제어 메커니즘인 임의적 접근제어(Discretionary Access Control, DAC) 기법을 그대로 사용하고 있어서 사용자의 Identity가 도용 당하거나 Trojan Horse와 같은 프로그램이 설치될 경우, 접근제어가 효력을 상실하게 된다는 결점을 가지고 있다. 더욱 문제가 되는 것은 DAC의 특성상, 프로세스가 필요 이상의 과도한 특권을 가지고 실행되며, 그 결과 잘못된 프로세스가 그 자신과 관계 없는 프로그램이나 운영체제의 커널마저 손상시키는 결과를 낳을 수 있다는 것이다. 이에 따라 보다 강건한 접근제어 메커니즘에 대한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 임베디드 리눅스 운영체제의 접근제어 메커니즘이 가지고 있는 보안적 결점에 대해서 알아보고, 이 결점을 보완하기 위해 타입 강제(Type Enforcement, TE) 기법을 사용함으로써, 임베디드 시스템에 적합하면서 강력한 접근제어를 제공할 수 있는 안전한 임베디드 리눅스 시스템에 대한 설계 모델을 보여주고자 한다.
네트워크에서 발생하는 다양한 침입 중에서 서비스거부공격(DoS Attack. Denial-of-Service Attack)이란 공격자가 침입대상 시스템의 시스템 자원과 네트워크 자원을 악의적인 목적으로 소모시키기 위하여 대량의 패킷을 보냄으로써 정상 사용자로 하여금 시스템이 제공하는 서비스를 이용하지 못하도록 하는 공격을 의미한다. 기존 연구에서는 시스템과 네트워크가 수신한 패킷을 분석한 후 네트워크 세션정보를 생성하여 DoS 공격을 탐지하였다. 그러나 이 기법은 공격자가 분산서비스거부공격(DDoS Attack: Distributed DoS Attack)을 하게 되면 분산된 세션정보가 생성되기 때문에 침입을 실시간으로 탐지하기에는 부적절하다. 본 논문에서는 시스템이 가지고 있는 자윈 중에서 DDoS 공격을 밭을 때 가장 민감하게 반응하는 시스템 자원을 모니터링 함으로써 DDoS 공격을 실시간으로 탐지할 수 있는 모델을 제안한다 제안 모델은 시스템이 네트워크에서 수신한 패킷을 처리하는 과정에서 소모되는 커널 메모리 소비량을 감사자료로 이용한 네트워치기반 비정상행위탐지(networked-based anomaly detection)모델이다.
TMO (Tim-triggered Message-triggered Object) 는 분산환경에서의 정시보장 컴퓨팅을 목표로 제안된 실시간 객체 모델이다. TMO는 객체 자료저장소(object data store), 주기와 데드라인에 의해 구동되는 쓰레드와 이벤트 메시지 전달에 의해 데드라인 방식으로 구동되는 쓰레드로 구성된다. 이러한 TMO 의 수행을 위해, 윈도우 운영체제상의 WTMOS, 리눅스 상의 LTMOS 와 리눅스 커널 내부에서 TMO를 제공하기 위한 TMO-Linux등의 엔진들이 개발되었다. 이러한 엔진들은 서로 다른 플랫폼을 가진 네트워크 환경에서 논리적 멀티캐스트 채널 방식의 분산 IPC 를 기반으로 TMO 의 분산 컴퓨팅을 지원한다 단, 기존의 분산 IPC 는 UDP 기반의 브로드캐스트 방식을 사용하기 때문에 같은 서브 네트워크에 속한 노드들로만 분산 환경을 구축할 수 있고, 특정 채널을 사용하지 않는 노드에도 메시지를 전달하는 브로드캐스팅 오버혜드가 발생하며, UDP 의 특성에 기인한 신뢰성 저하의 문제를 갖고 있다 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해, TMO 엔진의 분산 IPC 모델에 Channel Binding을 통한 그룹 커뮤니케이션 기법을 도입하고 이를 TCP 기반으로 확장하였다.
교각 주위에서의 국부세굴은 교각을 지나는 유체의 복잡한 흐름에 의해 발생한다. 이를 해석하기 위하여 많은 난류모형을 이용한 실내실험 및 수치실험을 수행하였으나 발생하는 와류를 하천 규모에서 전부 계산하기는 매우 어려운 문제다. 따라서 국부세굴 관련으로 최대 관심사인 최대 세굴심은 인공지능 기술에 근거한 다양한 기법을 적용해 계산하여 예측하기도 한다. 본 연구에서는 기계학습 분야 중 하나인 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines)을 이용하여 교각주위 국부세굴을 예측하였다. SVM은 본래 초평면을 이용하여 데이터를 분류시키는 기법이나 Vapnik(1995)이 제안한 ${\varepsilon}$ 서포트 벡터 회귀 (${\varepsilon}$-support vector regression)방법을 통해 회귀분석에도 활용할 수 있게 되었다. 학습을 위해 Charbert and Engeldinger (1956), Shen et al. (1969), Jain and Fischer (1979), 그리고 Dey et al. (1995)의 실험 자료를 이용하였고 검증을 위해 Yanmaz and Altinbilek (1991)의 실험 자료를 이용하였다. 커널함수로는 다항식 함수와 방사 기저 함수를 이용하였고 각 계수는 적합한 값을 찾기 위해 시행착오법을 사용하였다. 민감도 분석을 통해 각 계수들 중 ${\varepsilon}$의 변화가 결과에 가장 민감하게 변화를 일으키는 것을 확인하였고 검증 결과 SVM가 충분히 국부세굴을 잘 예측하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 타원형 클러스터링을 위한 거리측정 함수로써 변형된 가우시안 커널 함수를 사용하며, 주어진 클러스터링 문제를 각 타원형 클러스터의 체적을 최소화하는 문 로 해석하고 이를 선형행렬 부등식 기법 중 하나인 고유값 문제로 변환하여 최적화하는 새로운 알고리즘을 제안한다.
유 무선환경에서 침입 패턴이 다양화되고, 모바일의 편리성이 강조되면서 네트워크 대역폭이 다양한 전송 기반을 요구하고 있다. 그리고 무선기반의 자료가 급증하고 있어, 무선환경에서의 침입탐지시스템 성능에 문제가 될 수 있다. 그러므로 게이트웨이를 근간으로 한 무선전송 기반을 보호하고, 컴퓨터 운영체제 상에 내재된 보안상의 결함을 보호하기 위하여 기존의 운영체제 내에 보안 기능을 추가한 운영체제이며, 커널의 핵심 부분을 인지하여 무선기반의 시스템 사용자에 대한 식별 및 인증, 강제적 접근 통제, 임의적 접근 통제, 해킹 대응 등의 보안 기능 요소들을 갖추게 하여 보안성에 강한 시스템 유지를 요구한다. 그러므로 감시대상의 정보를 미리 알고, WAP환경하에서 감시대상에 유효한 침입패턴만을 검사하도록 침입패턴 데이터베이스를 분리하는 모델을 제시하여, 이러한 문제점에 대한 해결책을 제시하고자 하였다. 따라서 기존 침입탐지시스템의 패턴 데이터베이스를 분석하였고, 이를 적절히 분리하여 이를 다시 운영체제에 반영하는 기법이다. 그리고 이를 제시한 모델을 검증하고자 실제 구현과 실험을 통해 이를 검증하였다.
리눅스 메모리 덤프데이터 분석기술은 메모리에 저장되는 데이터를 찾는데 목적이 있고, 현재 수행중인 프로그램이나, 리눅스 커널의 오류 발생 원인을 찾는데 이용이 된다. 이 논문에서는 리눅스 메모리 덤프 방법과 메모리 덤프 데이터 분석 기술에 대하여 기존의 방법들을 조사한 결과를 설명한다. 메모리 덤프데이터 분석기술은 메모리에 저장되는 기본적인 데이터를 조사를 할 수 있고, 수행중인 프로그램을 분석하고, 이미 만들어진 시스템을 역으로 추적하여 애초의 문서나 설계기법 등의 자료를 얻어낼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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