무작위 SQL 삽입 공격 등을 통해 웹서버 해킹 사례가 꾸준히 증가하고 있으며, 대부분의 해킹된 웹서버는 난독화된 자바 스크립트 코드가 웹페이지에 삽입되어 악성코드 경유/유포지로 악용되고 있다. 본 논문에서는 난독화된 자바 스크립트 복원 및 취약한 ActiveX 생성에 사용되는 주요 함수에 대해 후킹 기술을 적용한 브라우저를 이용해서 난독화된 스크립트를 자동으로 해독하고, 악성코드 경유/유포지로 악용되는 웹 서버를 탐지할 수 있는 기술을 제안한다. 또한 제안 기술을 프로토타입 시스템으로 구현하고, 악성 URL 공유 사이트를 통해 수집한 난독화된 자바 스크립트 샘플 분석을 통해 제안한 기술이 높은 악성코드 경유/유포지 탐지율을 보이는 것을 증명한다.
본 논문에서는 그룹별 가변 길이 직교코드 다중화를 이용한 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 전송방식의 제안하고, 그룹별로 동일한 부반송파 개수를 가정하여 코드 길이에 따른 시스템 성능과 복잡도를 분석함으로써 최적의 시스템 파라미터들을 결정한다. 제안된 방식에서는 상호 상관성이 낮은 부반송파들로 동일 반송파 그룹으로 구분함으로써 부반송파 전체를 다수의 부반송파 그룹으로 나누고, 그룹마다 부반송파 개수와 동일한 길이의 직교코드들을 사용하여 다중화하여 전송한다. 따라서, 제안된 시스템을 사용하면 적절한 시스템 파라미터의 선정을 통하여 부반송파 전체를 하나의 그룹으로 하는 기존의 직교코드 다중화 방식에[2] 비하여 다이버시티 이득은 유지하면서 시스템 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 또한, 제안된 직교코드 다중화 전송방식에서는 수신기에서 직교코드들간의 직교성 복원이 필수적이며, 수신기에서 불완전한 채널등화는 인접한 직교코드들 간에 상호 간섭을 유발하는 요인이 된다. 따라서, 채널추정 오류의 정도가 증가함에 따라 직교코드들 간의 상호 간섭으로 인하여 증가하는 비트오류를 줄이기 위하여 채널추정 오류의 정도에 따라 블록길이와 블록 인터리버 구조를 조절하여 시스템을 최적화 한다. 가변 길이 직교코드로는 길이에 상관 없이 직교성을 유지하며 에너지의 균등 분배가 가능한 DFT (discrete Fourier transform) 코드를 사용한다. 최적 시스템 파라미터를 결정하기 위하여 모의실험을 통하여 코드 길이에 따른 시스템 성능을 분석한다. 또한, 채널추정 오류가 존재하는 경우에 시스템 성능을 분석한다. 마지막으로, 채널 부호화를 적용하는 경우에 시스템 파라미터들을 최적화함으로써 부호화 이득이 시스템 성능과 시스템 복잡도 감소, 채널추정 오류의 극복에 미치는 영향을 분석한다. nature, in contrast to physical theories that are of a geometrical nature. An application to the interpretation of intelligence is proposed, based on the "intelligence"of movement. Co layer from 1.4 to 1.6 nm was measured to be ranged from 0.004 to 0.021 ${\AA}$$\^$-1/.문에 기업간 관계를 연구하는 측면에서는 탐험적 연구성격이 강하다. 더 나아가 본 산업의 주된 연구가 질적이고 기업내부만을 연구했던 것에 비교하면 시초적이라고 할 수 있다. 또한 관계마케팅, CRM 등의 이론적 배경이 되고 있는 신뢰와 결속의 중요성이 재확인하는 결과도 의의라고 할 수 있다. 그리고 신뢰는 양사 간의 상호관계에서 조성될 수 있는 특성을 가진 반면, 결속은 계약관계 초기단계에서 성문화하고 규정화 할 수 있는 변수의 성격이 강하다고 할 수가 있다. 본 연구는 복잡한 기업간 관계를 지나치게 협력적 측면에서만 규명했기 때문에 많은 측면을 간과할 가능성이 있다. 또한 방법론적으로 일방향의 시각만을 고려했고, 횡단적 조사를 통하고 국내의 한 서비스제공업체와 관련이 있는 컨텐츠 공급파트너만의 시각을 검증했기 때문에 해석에서 유의할 필요가 있다. 또한 타당성확보 노력을 기하였지만 측정도구 면에서 엄격한 개발과정을 준수하지는 못했다. 향후에는 모바일 컨텐츠 파트너의 기업의 특성을 조사하여 관계성 변수와의 상호관련연구를 진행할 필요가 있다. 관계기간, 의존성, 거래처의 단/복수여부, 서비스 범주 등의 제반 변수를 고려하여 이러한 변수가 양사와의 관계성 변수에 어떤 영향이 있는가를 검증할 필요가 있다. 또한 신뢰,
본 논문은 부영역 분할과 코드워드 인텍스의 캐시 개념을 이용하여 벡터 양자화를 위한 고속코드북 생성 및 부호화 방법을 제안한다. 제안한 방법은 인접한 입력 벡터는 대개 코드북내 특정 코드워드에 의해 나타내어지는 국부성에 바탕을 두고 있다. 초기에 모든 학습 벡터가 거리에 기반한 근접성을 이용하여 정해진 수의 부영역으로 분할된다. 각 부영역에 하나의 코드워드 인덱스 캐시가 할당되는데 이 캐시는 학습 초기에는 전체 코드북 크기에 대응하는 코드워드 인덱스를 갖는다. 학습이 진행되면서 입력 벡터가 갖는 국부성 때문에 각 부영역내 캐시중 사용되지 않는 코드워드 인덱스가 점차 발생하게 되므로 이들은 LRU(Least Recently Used) 삭제 알고리즘에 의해 제거된다. 학습이 진행됨에 따라 부영역 캐시에는 주어진 입력 벡터에 의해 참조되는 코드워드 인덱스만이 남게 되므로 한 학습 주기 동한 필요한 학습 시간이 점차 짧아지게 되어 전체적으로 코드북 생성 시간을 크게 줄일 수 있게 된다. 제안한 방법은 매 학습주기마다, 코드워드 인덱스 삭제 후보 중 주어진 부영역 중심으로부터 거리에 의해 멀리 떨어진 것부터 반만을 제거함에 따라. 복원된 영상의 화질 열화가 거의 없다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법은 기존의 LBG 방법에 비해 화질 열화는 거의 없지만 코드북 생성 (또는 부호화) 속도를 2.6-5.4배 (또는3.7-18.8배) 향상시킨다.
사물 인터넷 시장 규모의 급격한 성장에 따라 임베디드 시스템에서 가장 많이 쓰이는 언어인 C/C++ 언어의 사용도 증가하고 있다. C/C++ 언어의 코드 품질을 향상시키고 개발 비용을 절감시키기 위해 소프트웨어 개발 전반부에서 수행 가능한 소프트웨어 검증기법인 정적 분석을 사용하는 것이 좋다. 많은 프로그램들이 정적 분석을 사용하여 소프트웨어의 안전성을 검증하고 있으며 많은 정적 분석 도구들이 사용 및 연구되고 있다. 본 논문에서는 Clang 정적 분석도구를 사용하여 검증된 시험 코드에 대한 보안 약점 검출 성능을 확인한다. 또한 소스 코드 난독화 기법인 구획 난독화, 데이터 난독화, 제어 흐름 난독화 기법이 각각 적용된 시험 코드에 대한 정적 분석 결과와 원본 시험 코드에 대한 정적 분석 결과를 비교하여 소스 코드 난독화 기법에 따른 Clang 정적 분석 도구의 성능 영향을 분석한다.
빠르게 증가하는 악성코드를 효율적으로 분석하기 위해 가상화 환경이 많이 사용되고 있다. 하지만 이를 인지한 악성코드 제작자들은 가상화 환경 탐지 기술을 이용하여 악성코드가 가상화 환경에서 구동되는 것을 판단하면 악성행위를 수행하지 않는 등의 분석 회피 기술을 적용하고 있다. 분석 회피 기술을 무력화하기 위한 연구도 계속되고 있지만 몇 가지 가상화 환경 탐지 기술로써 악성코드 분석은 상당히 저해를 받는다. 미국 Utah 대학에서 개발한 Emulab은 실제 시스템을 연구자가 원하는 대로 실시간으로 할당할 수 있다. 본 연구에서는 이 Emulab을 악성코드 분석에 어떻게 활용할 수 있는지 알아보고 그 방안을 제시한다.
액티브 데이터는 벡터 양자화 코드북이 생성될 때 소속된 군집이 변경되는 입력 데이터이다. 벡터 양자화 코드북 생성 알고리즘의 수행 과정을 살펴보면, 전체 입력 데이터 중 실제 액티브 데이터는 알고리즘이 반복될 수록 감소된다. 따라서 액티브 데이터를 정확히 추정하여, 추정된 액티브 데이터에 대해서 코드북 생성을 수행하면, 전체 코드북 생성 시간을 크게 단축할 수 있다. 본 논문에서는 삼각 부등식을 이용하여 액티브 데이터를 선택하는 방법을 제안한다. 실험결과 액티브 데이터들을 빠른 시간에 추정할 할 수 있었고, 이를 통해 전체 벡터 양자화 코드북 생성 시간 측면에서 우수한 성능을 보였다.
항공우주분야 시스템의 네트워크 구현을 위해 고안된 스페이스와이어에는 네트워크의 시각 동기화를 위한 타임코드가 정의되어있다. 스페이스와이어 네트워크에서 타임코드가 링크를 통과할 때마다 14[bit-period]의 전송 지연과 최대값이 10[bit-period]인 전송 지터가 발생하며 이것은 시각 동기화 오차의 주요 원인이다. 본 논문은 스페이스와이어 표준에 정의되어 있는 타임코드를 확장하여 시각 동기화 성능을 개선하는 방법을 제안한다. 타임 마스터와 시각 동기화를 수행하는 노드들은 확장된 타임코드들을 이용하여 시각 정보가 전송되는 과정에서 발생한 전송 지연과 지터를 파악하고 이를 이용하여 시각 동기화 보정을 수행할 수 있다. 제안된 방법의 효과는 OMNeT++ 기반의 스페이스와이어 네트워크 시뮬레이션 환경을 이용하여 분석되었으며 그 결과 수 [bit-period] 이내의 오차로 시각 동기화가 가능하다는 것이 확인되었다. 제안된 방법은 소규모 스페이스와이어 네트워크 시스템에 적합하며 이전 연구 결과들에 비해 구현에 따른 비용 대비 매우 효과적인 성능 향상을 얻을 수 있다.
최근 기계학습의 발달로 인공지능을 구현하는 머신러닝과 딥러닝 같은 기술이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 R-CNN을 이용한 바이너리 악성코드를 이미지화 하고 이미지에서 특징을 추출해 패밀리를 분류한다. 본 논문에서는 딥러닝에서 두 단계를 이용해 악성코드를 CNN을 이용해 이미지화하고, 악성코드의 패밀리가 갖는 특징을 R-CNN을 이용해 분류함으로 악성코드를 이미지화하여 특징을 분류하고 패밀리를 분류한 후 악성코드의 진화를 자동 분류한다. 제안 기법은 검출율이 93.4%로 우수한 탐지 성능을 보였고 정확도는 98.6%로 매우 높은 성능을 보였다. 또한 악성코드를 이미지화 하는 CNN 처리속도가 23.3ms, 하나의 샘플을 분류하기 위해서 R-CNN처리 속도는 4ms로 비교적 빠르게 악성코드를 판별하고 분류가 가능함을 실험을 통해 증명하였다.
코드 난독화 기법 중의 하나인 인라인(Inline)은 코드의 복사를 통하여 함수의 호출 구조를 파괴하여서 코드의 복원과 이해를 어렵게 만든다. 하지만 적절한 전략 없이 인라인 기법을 적용하게 되면, 프로그램 성능이 저하되며 난독화의 결과도 기대 이하일 가능성이 존재한다. 따라서 지나친 성능의 저하를 막으면서 결과적으로 코드의 복원과 이해를 최대한 어렵게 하기 위한 인라인 수행 전략이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 정적 함수 호출 그래프를 기반으로 인라인의 적용 여부를 유전 알고리즘을 사용하여 결정하도록 한다. 그리고 인라인 전후의 효용을 보여주기 위하여 정보이론 및 제어 흐름의 복잡도에 기반하여 전체 프로그램의 복잡도를 정의하였다. 마지막으로 해당 기법의 효용을 실험을 통해 보였다.
본 논문은 OFDM 시스템에서 PAPR (peak-to-average power ratio) 저감을 위해 심볼 그룹핑 후 그룹별로 같은 스크램블 코드를 이용하였다. 기존의 SLM 기법은 IFFT단에 들어가는 부반송파 벡터를 여러개의 스크램블 코드에 의해 랜덤화 시켜 PAPR중 작은 값을 선택하여 전송한다. 그러므로 SLM 기법은 스크램블의 코드 갯수만큼 부가 정보를 전송함으로 대역의 손실이 발생한다. 본 논문에서는 부반송파들을 M개로 그룹화 하여 동일한 스크램블 코드를 사용함으로써 그룹화한 OFDM 심볼의 갯수만큼 정보 데이터를 줄일 수 있다. 또한 SLM 기법에서 사용한 숫자만큼 스크램블 코드를 사용한다면 기존의 SLM 기법보다 PAPR 성능을 개선할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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