소스코드의 정적분석 기술은 소스코드 자체에 내재된 취약성을 찾는데 활용되는 중요한 기술로 인식되고 있다. 본 논문은 정보시스템의 소스코드 보안성 수준을 평가하는 방법으로 정적분석 결과인 소스코드의 취약성 정보와 프로그램이 처리하는 정보의 중요도를 활용하는 평가 메트릭의 설계 및 활용을 소개한다. 소스코드 보안성 메트릭은 소스코드의 취약점 수준을 개발 과정에서 미리 파악할 수 있도록 도움을 준다는 측면에서 평가자와 개발자 모두가 활용할 수 있다. 특히 평가자는 보안 메트릭을 통해 소스코드의 성격과 요구되는 정보의 보안수준에 따라 소스코드의 보안 수준을 점검하며, 코드 검수에 활용할 수 있다.
대부분의 해킹 공격은 공격 대상 프로그램의 소스코드 보안취약점에 의해서 발생하지만 프로그램 개발시에 소스코드 보안성에 대해서는 고려되지 않았다. 이러한 문제점으로 인하여 해킹 공격의 근본적인 원인을 해결할 수 없었다. 본 논문에서는 취약점의 원인이 되는 코드를 컴파일시 생성된 어셈블리 코드 수준에서 탐지하는 방법을 제시하고자 한다. 취약한 코드를 컴파일러 수준에서 점검하는 것보다 어셈블리 코드 수준에서 점검하는 것은 어느 정도의 메모리 영역까지 점검할 수 있어 더 정확하다.
리눅스와 같은 공개 운영 체제의 출현은 많은 프로그램 개발자들로 하여금 시스템 내부적인 측면에 대하여 한층 더 이해를 쉽게 할 수 있는 계기가 되었다. 그러나 프로그램 보안이라는 문제 영역에 관한 심각한 고려가 개발 시부터 병행되지 못함으로 인해 치명적인 프로그램 취약성이 잠재되어 왔다. 따라서 주요 침해 사례들은 상당 수 시스템이 사용하는 일부 알려진 프로세스들의 버그와 같은 프로그램 코드 수준에서의 취약성을 이용한 악의적인 프로그램들이 대부분을 차지한다. 본 논문에서 이러한 문제점을 해결하기 위해 제안하는 바는 다음과 같다. 첫째, 현재까지 널리 알려져 있는 프로그램 관련 취약성에 대한 명확한 이해, 둘째, 프로그램 코드 자체에 잠재되어 있는 취약성들이 내재된 함수들에 관한 분석, 그리고 마지막으로 이러한 분석 기술서를 기반으로 프로그램 취약성 검사 자동화 도구를 제안한다.
소프트웨어 보안의 근본적인 문제인 보안 취약점을 해결하기 위해 노력한 결과, 딥러닝 기반의 코드 취약점 탐지 모델은 취약점 탐지에서 높은 탐지 정확도를 보여주고 있다. 하지만, 딥러닝 모델은 작은 변형에 민감하므로 적대적 공격에 취약하다. 딥러닝 기반 코드 취약점 탐지 모델에 대한 적대적 공격 방법을 제안한다.
홍채코드는 홍채의 정보를 이진코드로 표현함으로써 홍채정보를 보호하는 방법이다. 이러한 방법은 현재 홍채인식 시스템에서 표준으로 채택된 기술이다. 본 논문에서는 1-D 가버 필터를 사용하여 홍채 코드로부터 역공학적 방법을 사용하여 홍채영상을 복원하고, 복원된 홍채 영상과 기존의 홍채영상의 인식 결과를 통해 홍채 인식에 대한 취약성을 연구한다.
프로그래밍 기술과 인터넷 통신의 발달로 인하여 보안성이 검증되지 않은 다양한 프로그램들이 생성되고 쉽게 유포되어 보안 취약성으로 인해 야기되는 다양한 문제의 심각성이 더해가고 있다. 따라서 사용자가 보안상 안전하게 사용할 수 있는 소프트웨어 인증절차가 필수적으로 요구되고 있는데, 이를 해결하기 위해 소프트웨어 안전성 평가에 대한 연구가 진행 중이지만, 기존의 방법들은 특정 영역에 한정적이어서 일반적인 소프트웨어의 보안성 평가(security evaluation) 방법으로써 부적합하다. 뿐만 아니라 기존의 시스템들은 단순 패턴매칭에 기반을 두고 있어 오용탐지가 크고 정확성이 떨어진다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 악성프로그램 코드의 구조와 흐름을 분석하여 규칙으로 정의하고 그 규칙에 따라 검사 대상 프로그램 코드에서 악성코드와 취약점 흐름을 탐지하는 규칙 기반의 소프트웨어 보안성 검증 시스템 프로토타입을 제안한다. 제안한 검증 시스템의 프로토타입은 악성코드와 소프트웨어 취약성을 동시에 탐지하여 보안성을 평가함으로써 범용적인 소프트웨어 평가에 활용 가능할 것이다.
최근 인터넷 사용의 급격한 증가와 정보통신기술의 급속한 발전은 컴퓨터 보안상의 문제점을 노출하고 있고 이로 인한 피해가 심각한 수준으로 다가오고 있다. 안전한 시스템 접속에 관한 많은 연구가 보고 되고 있지만, 일반적으로 공격자들은 순수 공격 기술이나 네트워크 구성의 결함을 이용하기 보다는 시스템 상에서 구동 중인 프로그램들, 특히 서비스를 위한 프로세스들이 개발 당시에 가지는 근본적인 취약성을 이용한다. 따라서 보안 관리자들은 공격에 이용되는 취약성을 보완하기 위해 보안 패치 작업등 많은 노력과 시간을 투자해야만 하며, 동시에 개발자들 또한 노출된 프로그램의 취약성에 대한 계속된 프로그램 수정 작업으로 부담이 커지고 있는 실정이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 안전한 소스코드의 작성을 위하여 프로그램 개발 시 침해의 가능성을 가지는 취약성 함수들을 조사 및 분석을 연구 목표로 하였다. 이를 위하여 소스코드 수준에서 잠재할 수 있는 표준 C 함수에 관련된 취약성과 Win32 API 함수의 취약성에 대하여 분석하고, 그 결과를 기반으로 소스 코드의 취약성을 검사하기 위한 자동화 도구를 개발하였다.
최근 클라우드 컴퓨팅 인프라 및 소프트웨어의 지속적인 발전으로 인한 복잡성 증가로 인해 신속한 확장성과 유연성에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 클라우드 네이티브 환경과의 호환성뿐만 아니라 개발과 운영의 효율성을 높이고자 코드로 인프라를 정의하여 자동화된 환경을 구축해 주는 코드형 인프라(Infrastructure as Code, IaC) 기술이 주목받고 있으며, AWS CloudFormation 은 대표적인 솔루션 중 하나이다. 그러나 IaC 형태로 배포되는 템플릿에 취약성이 존재할 경우, 인스턴스가 실행되기 전까지 보안 취약점을 미리 발견하기 어려워 DevOps 사이클에서의 보안 이슈를 야기할 수 있다. 이에 본 논문은 CloudFormation 템플릿의 보안 취약성 스캔이 가능하다고 알려진 오픈 소스 도구의 효율성을 평가하기 위한 사례 연구를 수행한다. 분석 결과를 바탕으로, DevSecOps 달성을 위한 IaC 기반 환경에서 취약성 사전 탐지의 필요성과 세분화된 접근 방식을 제시하고자 한다.
인터넷 확산에 따라 소프트웨어의 보안 취약점을 이용한 공격이 커지고 있다. 이와 같은 공격을 방지하기 위해서는 응용프로그램을 사전에 보안 취약점을 분석하여 분석된 취약점에 대해서는 시큐어 코딩을 적용하여 취약한 코드를 개선해야한다. 본 논문에서는 보안취약점을 분석하기 위한 공개 정적분석도구를 활용하여 분석하고 취약점 유발 코드는 시큐어 코딩을 적용하여 소프트웨어 보안을 할 수 있게 적용하였다.
본 연구는 소프트웨어의 소스코드를 대상으로 보안 취약성을 자동으로 평가할 수 있는 방안을 연구하여 소프트웨어 취약점 관리의 자동화 기술 아키텍처를 제안한다. IT가 생활환경의 기반기술로 보급화 되며 소프트웨어시장이 가파르게 성장하고 있다. 영리 소프트웨어의 경우 개발기관에서 관리 및 지원을 하지만, 오픈소스 소프트웨어는 비영리 목적과 개발환경으로 인해 체계적으로 관리되기가 어려워 취약점이 발생하기 쉽다. 그럼에도 비용과 효율의 문제로 오픈소스가 광범위하게 활용되고 있어, 오픈 소스 소프트웨어를 도입한 기관 및 단체에 침해를 유발하고, 보안수준을 악화시키고 있다. 이에 오픈 소스 소프트웨어는 소스코드가 공개되는 소프트웨어라는 점을 활용하여 소스코드 수준에서의 취약점 관리 자동화를 지원함으로써, 오픈소스 소프트웨어를 활용하는 분야의 보안 환경을 안전하게 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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