OOB(Out-Of-Bounds)는 힙 메모리에서 발생하는 취약점 중 가장 강력한 취약점 중 하나이다. OOB 취약점을 이용하면 Array의 길이를 속여 해당 길이만큼의 메모리를 읽기 혹은 쓰기가 가능하기 때문에 공격자는 기밀 정보에 대한 무단 액세스를 악용할 수 있다. 본 논문에서는 동적 기호 실행과 쉐도우 메모리 테이블을 활용하여 힙 메모리에서 발생하는 OOB 취약점을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 먼저, 힙 메모리 할당 및 해제 함수 후킹을 통해 쉐도우 메모리 테이블을 구축한다. 이후 메모리 액세스가 발생할 때, 쉐도우 메모리를 참조하여 OOB가 발생할 수 있는지를 판단하고, 발생 가능성이 존재할 경우 크래시를 유발하는 테스트케이스를 자동으로 생성한다. 제안하는 방법을 활용할 경우, 취약한 블록 탐색에 성공한다면 반드시 OOB를 유발하는 테스트케이스를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 전통적인 동적 기호 실행과는 다르게 명확한 목표 지점을 설정하지 않더라도 취약점 탐색이 가능하다.
무선 센서 네트워크에서 사용하는 동적 메모리 관리 기법들은 범용 시스템에서 사용되고 있는 기법들을 그대로 적용한 것들이 많기 때문에, 센서 응용에는 부적합한 부분이 있다. 본 논문에서는 센서 응용들의 특성을 살펴보고, 이들의 특성을 모델링 함으로써, 기존의 동적 메모리 관리 시스템에서 발생할 수 있는 긴 수행시간과 불필요한 메모리 관리 공간의 문제를 해결할 수 있는 슬랩 할당기를 제안한다. 또한 대표적인 센서 응용 프로그램을 활용한 실험을 통해서 새로이 제안한 방법의 성능을 기존의 시스템과 비교 평가한다.
플래시 메모리는 전원이 끊기더라도 정보를 유지할 수 있는 비 휘발성 메모리로써 빠른 접근 속도, 저 전력 소비, 간편한 휴대성 등의 장점을 가진다. 플래시 메모리는 다른 메모리와 달리 "쓰기 전 지우기"(erase before write) 성질과 제한된 수의 지우기 연산을 수행할 수 없는 성질을 지닌다. 이와 같은 하드웨어 특성들로 인해 소프트웨어인 플래시 변환 계층(FTL: flash translation layer)을 필요로 한다. FTL은 파일 시스템의 논리주소를 플래시 메모리의 물리주소로 바꾸어주는 소프트웨어로써 FTL의 알고리즘으로 인해 플래시 메모리의 성능, 마모도 등이 좌우된다. 이 논문에서는 새로운 FTL의 알고리즘인 EAST를 제안한다. EAST는 재할당 블록(reallocation block)을 이용한 효율적인 공간 관리 기법으로 로그 블록의 개수를 최적화 시키고, 블록 상태를 사용한 사상 기법을 사용하며, 플래시 메모리의 공간을 효율적으로 관리한다. EAST는 특히 플래시 메모리의 용량이 크고 사용하는 용량이 작을 경우 FAST보다 더 나은 성능을 보인다.
We introduce a methodology for the study of the application-level performance of time-sharing parallel jobs on a set of compute nodes in high performance clusters and report our findings. We assume that parallel jobs arriving at a cluster need to share a set of nodes with the jobs of other users, in that they must compete for processor time in a time-sharing manner and other limited resources such as memory and I/O in a space-sharing manner. Under the assumption, we developed a methodology to simulate job arrivals to a set of compute nodes, and gather and process performance data to calculate the percentage slowdown of parallel jobs. Our goal through this study is to identify a better combination of jobs that minimize performance degradations due to resource sharing and contention. Through our experiments, we found a couple of interesting behaviors for overlapped parallel jobs, which may be used to suggest alternative job allocation schemes aiming to reduce slowdowns that will inevitably result due to resource sharing on a high performance computing cluster. We suggest three job allocation strategies based on our empirical results and propose further studies of the results using a supercomputing facility at the San Diego Supercomputing Center.
병렬 컴퓨팅에 있어 NP-complete 문제인 태스크 할당문제에 대한 두 가지 휴리스틱 알고리즘을 제시한다. 할당문제는 분산 메모리 멀티컴퓨터의 멀티 프로세싱 노드에 다중통신 태스크들을 최적의 매핑을 찾는 것이다. 태스크들을 목표 시스템 구조의 노드들에 매핑시키는 목적은 해법 품질에 손상 없이 병렬 실행시간을 최소화하기 위함이다. 많은 휴리스틱 기법들이 만족한 매핑을 얻기 위해 채택되어 왔다. 본 논문에서 제시되는 휴리스틱 기법은 유전자 알고리즘(GA)과 시뮬레이티드 어닐링(SA) 기법에 기반을 둔다. 매핑 설정을 위한 총 계산 비용으로 목적함수를 수식화하고 휴리스틱 알고리즘들의 성능을 평가한다. 랜덤, 그리디, 유전자, 어닐링 알고리즘들을 사용하여 얻은 해법의 품질과 시간을 비교한다. 할당 알고리즘 시뮬레이션 연구를 통한 실험적 결과를 보여준다.
본 논문에서는 상호인증을 통하여 RFID에 안전하게 동적으로 ID를 부여하는 프로토콜을 제안하였다. 현재 RFID 태그의 보안을 위해 제안된 대부분의 방식들은 계산 능력과 메모리 저장 능력에 많은 제약을 가지고 있는 저가형 태그에 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서 제안한 프로토콜은 현재의 저가형 태그보다 훨씬 높은 성능을 가지는 고기능형 RFID가 수행할 수 있도록 대칭형 암호화 알고리듬을 기반으로 동적으로 ID를 부여함으로써 RFID의 보안 취약점들은 물론, ID에 의한 추적과 위조를 방지할 수 있는 방법이다.
In this paper, we have proposed a secure dynamic ID allocation protocol using mutual authentication on the RFID tag. Currently, there are many security protocols focused on the low-price RFID tag. The conventional low-price tags have limitation of computing power and rewritability of memory. The proposed secure dynamic ID allocation protocol targets to the high-performance RFID tags which have more powerful performance than conventional low-price tag by allocating a dynamic ID to RFID using mutual authentication based on symmetric encryption algorithm. This protocol can be used as a partial solution for ID tracing and forgery.
본 연구는 사람들이 장면을 지각하는 동안 장면 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의를 할당하고, 그 물체에 대한 정확 회상률도 높을 것이라는 가설을 검증하고자 하였다. 이를 검증하기 위하여, 본 연구에서는 두 개의 실험을 수행하였다. 두 실험 모두 장면 제시 시간(2초, 5초, 10초)과 맥락 부합성(부합, 비부합)을 조작한 $3{\times}2$ 요인설계를 사용하였다. 종속 변인은 장면을 지각하는 동안의 안구 운동 패턴과 장면을 모두 학습한 뒤 수행한 기억 검사에서의 정확 회상률이었다. 실험 1에서는 선행 연구의 제한점을 보완하여 물체와 배경의 맥락 부합성에 따른 주의 할당을 재검증하고, 실험 2에서는 장면을 지각하는 동안 참가자들의 주의를 분산시키는 주의 분산 과제를 사용하였을 때에도 여전히 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의를 할당하는지 검증하였다. 실험 1의 연구 결과, 참가자들은 짧은 시간 내에 장면 맥락에 부합하지 않는 물체를 빠르게 응시하였고, 장면을 지각하는 동안 맥락 비부합 물체를 상대적으로 더 많이, 자주, 그리고 오랫동안 응시하였으며 그 물체에 대한 위치 기억이 우수하였다. 주의 분산 과제를 수행한 실험 2에서도 실험 1과 유사한 패턴의 결과를 관찰할 수 있었다. 주의 분산 과제를 통해 주의를 의도적으로 분산시켰을 때에도, 맥락에 부합하지 않는 물체에 더 많은 주의가 할당된 본 연구의 결과는 맥락 부합성이 장면 지각에서의 주의 할당에 강력한 영향을 미친다는 사실을 시사한다.
SSD는 낸드 플래시 메모리의 배열로 구성되어 있기 때문에 하드 디스크와는 달리 블록 당 쓰기 가능 횟수가 정해져 있고, 덮어쓰기가 불가능 하다는 특성을 가지고 있다. 이와 같이 기존의 하드 디스크와는 다른 특징을 갖는 SSD를 효과적으로 관리하기 위해 FTL을 이용한다. FTL은 맵핑 방식에 따라 페이지, 블록, 로그 블록 맵핑 방식으로 구분하는데, 그 중 로그 블록 맵핑 방식 기법 중 BAST와 FAST는 합병 연산 시 페이지 복사와 삭제 연산이 많이 발생하여 SSD의 성능이 떨어지는 문제를 갖고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 SSD 내부에 PRAM을 접근빈도 체크영역 및 로그 블록과 Hot 데이터를 저장하는 영역으로 할당하여 접근빈도에 따라 데이터를 할당하는 기법 및 교체기법을 제안한다. 제안된 방법은 접근빈도에 따라 Cold 데이터는 플래시 메모리에 할당하며 덮어쓰기가 가능한 PRAM에 로그 블록과 접근 빈도가 높은 데이터를 할당함으로써, 합병 연산 및 삭제 연산을 줄여 SSD의 성능과 수명을 향상시킬 수 있다. 또한 용량의 한계가 있는 PRAM의 활용률을 높이기 위해 데이터 교체 방법을 사용한다. 실험결과 삭제연산의 경우 제안한 방법이 BAST에 비해 약 46%정도 FAST에 비해 약 38%정도 횟수가 감소되었고, 쓰기 성능의 경우 각각 기존 BAST, FAST에 비해 34%, 19%의 성능이 향상되었고, 읽기 성능 역시 각각 5%, 3%의 성능 향상을 보였다.
플래시 메모리는 비휘발성이면서도 작고 가벼우며, 전력 소모가 적고 충격에 강하다는 장점 등으로 인해 휴대 기기를 포함한 다양한 기기의 저장매체로 사용되고 있다. 그러나 플래시 메모리는 하드디스크와는 달리 제자리 갱신이 불가능하고, 읽기 연산에 비해 쓰기 및 지우기 연산이 매우 느리기 때문에, 기존의 하드 디스크를 기반으로 설계된 데이터베이스 시스템은 플래시 메모리 상에서 최적의 성능을 내기 어렵다. 플래시 메모리 상에서 데이터베이스의 성능을 극대화하기 위해, 어떤 데이터에 변경이 발생하면 원래 위치의 데이터를 덮어쓰는 대신, 해당 데이터의 변경 사항에 대한 로그만을 다른 위치에 기록하는 방식들이 제안되었다. 본 논문에서는 플래시 메모리 기반의 데이터베이스 시스템을 위한 효율적인 로깅 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존 방법들과 달리, 로그만을 저장하는 로그 블록들을 별도로 두고 데이터의 변경에 따라 발생하는 로그를 로그 블록들에 고르게 분포시킨다. 이를 통해 제안하는 방법은 페이지 쓰기 및 블록 지우기 연산의 횟수를 크게 감소시킬 수 있다. 합성 데이터와 TPC-C 벤치마크 데이터를 사용한 실험을 통해, 제안하는 방법은 기존의 방법에 비해 좋은 성능을 나타냄을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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