소프트웨어 개발 진행 시 개발자는 다양한 방법으로 API의 사용 방법을 검색하지만, 원하는 검색 결과를 얻지 못하는 경우가 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 추상구문트리의 연어 관계를 이용하여 API 패턴을 추출하고 이를 추천하는 시스템 JACE(Java AST Collocation-pattern Extractor)를 개발하였다. JACE는 자바 추상구문트리를 분석하여 API 호출 노드를 추출한 후, 노드 간 연어 관계를 분석하고 연어 관계 사전을 구축한다. 구축된 연어 관계 사전을 이용하여 연어 관계 리스트를 생성하고 이것을 패턴으로 정의한다. 정의된 패턴은 이클립스 플러그인으로 제작된 테스트 프로그램을 통하여 사용자 요청 시 추천된다. 실험을 위해 794개의 오픈소스 프로젝트를 분석하였고, 약 1천 5백만개의 API 호출 노드를 추출하여 실험하였다. 결과적으로, 기존 검색 시스템들보다 더 유용한 예제 코드 및 사용법을 제시하였다.
악성코드는 하루 평균 수만 건 이상이 발생하고 있으며, 신종 악성코드의 수는 해마다 큰 폭으로 증가하고 있다. 악성코드를 탐지하는 방법은 시그니쳐 기반, API 흐름, 문자열 등을 이용한 다양한 기법이 존재하지만 대부분의 탐지 기법들은 악성코드를 우회하는 공격 기법으로 인해 신종 악성코드를 탐지하는데 한계가 있다. 따라서 신종 악성코드를 효율적으로 탐지하기 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 그중 시각화 기법을 통한 연구가 최근 활발하게 이루어지고 있으며, 악성코드를 직관적으로 파악할 수 있으므로 대량의 악성코드를 효율적으로 탐지하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 악성코드와 정상파일에서 Native API 함수를 추출하고 해당 Native API가 악성코드에서 발생하는 확률에 따라서 F-measure 실험을 통해 가중치의 합을 결정하고, 최종적으로 가중치를 이용하여 워드 클라우드에서 텍스트의 크기로 표현되는 기법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 악성코드와 정상파일에서 사용하는 Native API의 가중치에 따라서 악성코드를 판단할 수 있음을 보인다. 제안하는 방식은 워드 클라우드를 이용하여 Native API를 시각적으로 표현함으로써 파일의 악성 유무를 판단하고, 직관적으로 악성코드의 행위를 분석할 수 있다는 장점이 있다.
악성코드는 임의의 프로그램을 대상으로 정확하게 식별할 수 있어야 하지만, 분류 기법을 이용하는 기존 연구들은 제한된 샘플에만 적용할 수 있다는 한계가 있다. 본 논문은 임의의 프로그램으로부터 악성코드 패밀리를 탐지하고 분류하기 위해 API 호출 빈도를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 특정 API에 대한 호출 빈도가 임계값을 넘는지 검사하는 규칙을 정의하고, 해당하는 규칙에 의한 비율 정보를 활용하여 특정 패밀리를 식별하는 것이다. 본 논문에서는 결정트리 알고리즘을 응용하여 학습셋으로부터 특정 패밀리를 가장 잘 식별할 수 있는 값으로 임계값을 결정하였다. 4,443개의 샘플을 이용해 학습셋과 시험셋을 나눠 성능을 측정한 결과 패밀리 탐지의 경우 85.1%의 정밀도와 91.3%의 재현율을 보이고, 분류의 경우 97.7%의 정밀도와 98.1%의 재현율을 보여 악성코드 패밀리를 효과적으로 식별할 수 있음을 확인하였다.
전자상거래 활동은 인터넷과 같은 안전하지 않은 공중망을 사용하기 때문에 많은 보안 위협요소들이 존재한다. 따라서, 다양한 형태의 보안 어플리케이션들이 안전한 전자상거래의 구현을 위하여 CAPI(Cryptographic Application Programming Interface)가 사용될 것으로 예상된다. CAPI는 각 수준별 암호 서비스와 다양한 보안 서비스들을 제공한다. CSSM API는 다른 CAPI들에 비하여 모듈성, 단순성, 다양한 Add-in 모듈과 인터페이스에 의한 확장성을 제공한다. 본 논문은 다른 CAPI와 CSSM API의 비교분석과 전자상거래에 다양한 확장성과 멀티플랫폼을 지원하는 CSSM API의 적용 방안을 제안한다. CSSM API CSP 인터페이스의 암호화, 디지털서명 오퍼레이션에 대하여 기술하고, 전자상거래 위협요소에 대응한 보안 서비스의 연관관계로 CSSM API 적용에 따른 안전성 평가를 하였다.
최근 스마트 디바이스의 보급으로 인해 스마트 디바이스 기반의 다양한 서비스가 창출되고 있으며, 특히 단순한 서비스 제공이 아닌 사용자의 상황, 환경에 맞는 사용자 맞춤형 서비스에 대한 수요가 증가하고 있다. 하지만 현재의 사용자 맞춤형 서비스는 불특정 다수 사용자를 위해 프로그램 제작자가 만드는 서비스이기 때문에 일반 사용자는 자신의 상황에 완벽하게 적합한 서비스를 제공받을 수 없는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자 상황이 고려된 맞춤형 서비스 제공을 위한 자동 매쉬업의 요소기술로서, Open API 기술 문서에서 단어의 상호정보량을 산출하여 Open API 파라미터간의 의미적 유사도로 정의하고 비교하는 방안에 대해 연구 하였다.
소프트웨어 버스마크는 프로그램을 인식하는데 사용될 수 있는 고유한 특징을 의미한다. 소프트웨어 버스마크는 단순한 프로그램 변환에 의해서 삭제되지 않기 때문에 코드 도용을 탐지하는데 사용된다. 본 논문에서는 안드로이드 앱에 대한 API k-gram 기반의 버스마크 기법을 제안한다. 안드로이드 SDK는 프로그래머가 쉽게 앱을 개발할 수 있도록 다양한 라이브러리를 제공한다. 그리고 안드로이드 SDK를 사용하기 위해서는 반드시 API 메소드 호출을 이용해야만 한다. API 메소드 호출 명령어는 다른 명령어로 바꾸거나 삭제하기 어렵기 때문에 애플리케이션의 고유한 특징으로서 사용될 수 있다. 본 논문에서 제안하는 버스마크의 효용성을 보여주기 위해서 기존의 버스마크 기법과 비교하였고 오픈소스 앱을 대상으로 평가하였다. 실험으로부터 API k-gram 버스마크가 기존 버스마크보다 신뢰도와 강인도가 높은 것을 확인하였다.
API(Application Program Interface) 콜 시퀀스 분석은 분석 대상 프로그램에서 API 콜 정보를 추출한 후 분석하는 기법으로 다른 기법들에 비해 대상의 행위를 특징할 수 있는 장점이 있다. 하지만 기존의 API 콜 시퀀스 분석기법은 동일한 기능을 수행하는 함수를 상이한 함수로 잘못 식별하여 분석을 수행하는 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 API 각각을 추상화시키는 방식을 추가하여 기존의 식별 문제를 해결하고 분석 성능을 향상시키고자 한다. 그 후 분석 대상들에서 획득한 추상화된 API 콜 시퀀스에 LSH(Locality Sensitive Hashing) 기법을 적용하여 각 분석 대상들 간의 유사도를 계산하고 유사한 유형끼리 클러스터를 형성하는 과정을 수행하였다. 본 연구는 악성코드 분석 시 악성코드의 유형을 파악하는 데 요긴하게 사용할 수 있으며, 최종적으로는 해당 유형 정보를 기반으로 악성코드 분석의 정확도를 향상시키는 데 기여할 수 있다.
Windows 운영체제는 응용프로그램이 쉽고 편리하게 다양한 암호화 알고리즘을 사용할 수 있도록 CSPs(Cryptographic Service Providers)를 제공하고 있으며, 이 응용프로그램은 CryptoAPI(Cryptographic Application Program Interface)를 통하여 선택적으로 다양한 CSP 모듈을 이용할 수 있다. 이 때 CryptoAPI와 CSP 모듈 사이에서 함수로 전달되는 파라미터의 분석을 방지하기 위해 핸들을 이용한 안전한 데이터 접근 방식을 사용하고 있다. 본 논문에서는 새롭게 제시한 메모리 역추적 기법을 통해 위와 같은 보안기법에서도 개인키/비밀키와 같은 중요한 데이터가 노출되는 취약점이 존재한다는 것을 실험을 통해 증명하였다.
안드로이드 시스템에서 맵을 표현하는 방법은 여러 가지가 있다. 그 중 대표적인 표현 방법으로 구글에서 제공하는 API를 통한 지오코딩을 많이 사용한다. 그러나 지오코딩을 사용할 경우 위치 표현은 가능하지만 도로의 노드 표현이나 여러 가지 위치 서비스를 위해 필요한 지도의 상세 정보를 사용할 수 없다. 또한 위치 정보의 GPS 신호를 기본으로 표현 하여 주기 때문에 GPS 음영 지역에서의 서비스가 쉽지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지오코딩 기반에서 특정 지역 위치 서비스를 위한 맵 표현 기법과 활용 방안에 대하여 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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