보안 취약점을 악용하여 소프트웨어를 무력화하는 사이버 공격이 증가함에 따라, 조기에 소프트웨어의 취약점을 발견하고 분석하는 보안 테스팅에 대한 중요성이 높아지고 있다. 보안 테스팅의 자동화된 방법 중 하나인 퍼징 기법은 소프트웨어의 입력에 타당하지 않은 무작위 값을 삽입하여 해당 소프트웨어의 예외 즉, 잠재적인 취약점을 발견할 수 있다. 본 논문은 파일 퍼징 과정에서 효율적인 파일 변이 방법을 제안하고 이를 활용한 퍼징 기법을 통해 소프트웨어의 보안성을 높이고자 한다.
산업제어시스템에서 사용되는 소프트웨어의 보안취약점을 테스트하기 위한 방법으로 퍼징(Fuzzing)이 사용되고 있다. 퍼징 시스템은 크게 퍼징 대상을 테스트하는 퍼저(fuzzer)와 퍼징 대상을 모니터링하는 모니터링 모듈로 구성된다. 본 논문에서는 VxWorks 환경에서 효과적인 퍼징을 제공하기 위해 요구되는 퍼징 대상 모니터링 기능을 정의하고 모니터링 모듈을 설계한다.
기호 실행 (symbolic execution)은 프로그램을 특정 상태로 구동하는 입력 값을 찾는 코드 분석기법이다. 이를 사용하면 자동화 소프트웨어 테스트 기법인 퍼징 (fuzzing)을 훨씬 효율적으로 사용하여 더 많은 보안 취약점을 찾을 수 있지만, 기호 실행의 한계점으로 인하여 쉽게 적용할 수 없었다. 이를 해결하기 위해 인공 지능을 활용한 방법을 소개하겠다.
WebAssembly(Wasm)은 웹에서 네이티브에 가까운 속도로 실행 가능하고, 고성능 어플리케이션의 구현도 가능하기 때문에 브라우저 및 기타 플랫폼에서 활발히 사용되고 있다. 이로 인해 Wasm에 대한 보안성이 대두되고 있는데, 이때 취약점을 탐지하는 Fuzzing 기법을 적용한 연구들이 있다. Fuzzing 기법에 대한 분류 및 대표적인 도구를 소개하고 각 기법 간 차이점 및 한계점과 향후 연구 방향을 제시한다.
전 세계적으로 IT 산업이 발전함에 따라 소프트웨어 산업 또한 크게 성장하였으며, 사회전반에 걸쳐 일상생활에서부터 금융과 공공 기관까지 영향력을 미치고 있다. 특히 ICT 기술의 활성화로 인해 소프트웨어 산업은 더욱 고도화 되고, 다양한 기능과 기술을 공유하게 되었다. 그러나 이렇게 성장하는 소프트웨어 산업과 비례하여 제공되는 서비스에 치명적인 위협을 가할 수 있는 다양한 보안 위협 또한 크게 증가 하였다. 이미 OpenSSL 하트블리딩 취약점으로 전 세계적으로 큰 이슈를 일으켰으며, 그밖에도 이란의 원자력 발전시설, 미국의 에너지 기업들이 소프트웨어 취약점으로 인해 많은 피해를 입었다. 본 논문에서는 응용프로그램 보안 사고의 큰 비중을 차지하고 있는 소프트웨어 취약점을 효과적으로 탐지 식별 할 수 있는 블랙박스, 화이트박스 테스트를 연계한 하이브리드 퍼징 시스템을 제안한다.
열차전력원격감시제어시스템은 열차 운행에 필요한 전력을 공급하는 제어시스템이다. 열차전력원격감시제어시스템은 관제실에서 원격지의 RTU(Remote Terminal Unit) 장치에 제어명령을 내리면, RTU는 이를 해석하여 입출력 모듈을 제어하고, 각 입출력 모듈로부터 수집된 데이터는 사령실로 전송함으로써, 사령실에서 열차에 공급되는 전력 상태를 감시 및 제어하는 시스템이다. 본 논문은 열차전력원격감시제어시스템의 구성요소인 VxWorks 실시간 운영체제 기반의 RTU에서 동작하는 DNP3 제어프로토콜 통신 소프트웨어의 취약점을 검출하기 위한 퍼징 기술에 대하여 제안한다. VxWorks는 동작중인 프로세스의 상태를 감시하기 위한 모니터링 에이전트를 설치할 수 없기 때문에, 모니터링 에이전트 없이 프로세스의 상태 정보를 획득하기 위해서 VxWorks의 디버그 채널을 이용하였다. 또한 DNP3 제어프로토콜은 제어명령을 순서대로 전송하지 않을 경우 패킷을 무시하기 때문에 제어프로토콜 함수코드 순서를 고려한 퍼징을 수행하였다. 이러한 두 가지 기술을 이용하여 VxWorks 기반의 RTU에서 실행되는 DNP3 제어프로토콜 응용프로그램의 취약점을 시험할 수 있었다.
IoT 장비가 상용화되면서 IP카메라, 도어락, 자동차, TV 등 일반 생활기기에 블루투스나 유무선의 네트워크가 내재되어 출시되고 있다. IoT 장비는 네트워크를 통해 많은 정보들을 공유하며 개인적인 정보들을 수집하여 시스템을 가동하기 때문에 IoT 장비에 대한 보안은 더욱 중요해지고 있다. 또한, 현재 사이버 위협 중 웹 기반 공격과 애플리케이션 공격이 상당히 많은 비중을 차지하고 있고, 이를 보안하기 위해 보안 전문가들이 수동 분석을 통해 사이버 공격의 취약점들을 분석하고 있다. 그러나 수동 분석으로만 취약점을 분석하기에는 사실상 불가능하기 때문에 현재 시스템 보안을 연구하는 연구원들은 자동화된 취약점 탐지 시스템을 연구하고 있고, 최근 USENIX에서 발표된 Firm-AFL은 커버리지 기반의 퍼저를 사용하여 퍼징의 처리속도와 효율성에 대해 연구를 진행하여 시스템을 제안했다. 하지만, 기존 도구는 펌웨어의 퍼징 처리속도에 초점을 두고 연구를 진행하다 보니 다양한 경로에서 취약점을 발견하지 못했다. 본 논문에서는 기존 도구에서 찾지 못한 다양한 경로에서 취약점을 발견하고자 변이과정을 강화시켜 기존 도구가 찾은 경로보다 더 많은 경로를 찾고, 제약조건을 해결하며 더 많은 크래시를 발견하는 IoTFirmFuzz를 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4248-4270
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2018
This research aims at a new practical Intent fuzzing tool for detecting Intent vulnerabilities of Android apps causing the robustness problem. We proposed two new ideas. First, we designed an Intent specification language to describe the structure of Intent, which makes our Intent fuzz testing tool flexible. Second, we proposed an automatic tally method classifying unique failures. With the two ideas, we implemented an Intent fuzz testing tool called Hwacha, and evaluated it with 50 commercial Android apps. Our tool offers an arbitrary combination of automatic and manual Intent generators with executors such as ADB and JUnit due to the use of the Intent specification language. The automatic tally method excluded almost 80% of duplicate failures in our experiment, reducing efforts of testers very much in review of failures. The tool uncovered more than 400 unique failures including what is unknown so far. We also measured execution time for Intent fuzz testing, which has been rarely reported before. Our tool is practical because the whole procedure of fuzz testing is fully automatic and the tool is applicable to the large number of Android apps with no human intervention.
웹이 보편화되면서 많은 편리함을 가져온 동시에 주 사용자인 기업에는 대외비 문서서, 중요 자원의 유출, 개별 사용자에게는 개인 정보 유출 등의 보안 이슈 또한 가져왔다. 이에 관련 기관들은 웹에 대한 취약점을 정리한 리스트를 제시하였다. 본 지에서는 웹 취약점의 표준으로 널리 사용되는 OWASP top10의 리스트들을 웹에서 자동으로 탐색하고 문서화하는 봇의 구현 모델을 제시한다.
최근 컴퓨터 프로그램의 크기가 증가하고 목적이 다양해지면서 프로그램의 취약점에 대한 위험이 증가하고 있다. 공격자 보다 먼저 프로그램 취약점을 찾아내기 위한 여러 기법들이 있다. 그 중 프로그램의 취약점을 보다 효율적으로 찾아내기 위한 기법 중 하나인 퍼징 (Fuzzing) 은 프로그램에 무작위로 입력 데이터를 입력하여 프로그램의 정의되지 않은 영역을 검증하는 기법이다. 이러한 입력 데이터를 최대한 적은 시간과 자원을 소모하여 생성하기 위해 인공지능과 퍼징을 결합하는 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 퍼징의 개념 및 종류에 대해 설명하고 퍼징과 인공지능이 결합된 최신 연구에 대해 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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