소스 코드의 보안 취약점을 탐지하는 전통적인 방법은 많은 시간과 노력을 필요로 한다. 만약 보안 취약점 유형들에 대한 좋은 품질의 데이터가 있다면, 이와 머신러닝 기술을 활용해 효과적으로 문제를 해결할 수 있을 것이다. 이에 본 논문은 정적 프로그램 분석에 머신러닝 기술을 활용하여 소스 코드에서 보안 취약점을 탐지하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 가능성을 보인다. 메소드 단위의 코드 조각의 의미를 해석하여 메소드의 이름을 예측하는 code2vec 모델을 사용하고, 모델을 생성하고 검증 및 평가를 하기 위한 데이터로 흔히 발생할 수 있는 보안 취약점을 모아놓은 Juliet Test Suite를 사용하였다. 모델 평가 결과 약 97.3%의 정밀도와 약 98.6%의 재현율로 매우 희망적인 결과를 확인하였고 오픈 소스 프로젝트의 취약점을 탐지함으로써 가능성을 보였다. 향후 연구를 통해 다른 취약점 유형과 다양한 언어로 작성된 소스 코드에 대해서 대응함으로써 기존의 분석 도구들을 대체할 수 있을 것이다.
최근 국내외적으로 모바일 서비스 산업은 매우 빠른 속도로 변화하고 성장해 나가고 있다. 본 논문에서는, 모바일 서비스 산업에서 일어나고 있는 변화와 미래 범세계적 사회에서의 발생 가능한 모바일 서비스 환경에서의 구조적 보안 취약성을 찾기 위해 노력하였다. 최근 정보통신기술의 급속한 발달로 모바일 인터넷을 이용한 모바일 전자상거래 사용자가 폭발적으로 증가하고, 유선에서 유/무선 통합 환경으로 변화함에 따라, 보안상의 많은 문제점이 노출되고 있다. 특히 모바일 전자상거래에서는 무선 환경의 제한적 특징에 따라 경량화된 보안기술, 종단간 보안 기술 및 프라이버시 보안 등에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 또한 IoT 서비스의 확산에 따른 모바일 네트워크에서의 IoT 서비스 연동이 요구되고 있다. 모바일 보안 프로토콜은 무선과 유선을 연계하는 게이트웨이(Gateway)에서 전달되는 데이터의 모든 내용이 누출되는 보안상의 취약점이 있어 종단간 보안도 제공하지 못하는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 모바일 서비스 네트워크를 구성하고 있는 제반 요소의 구조를 살펴본 후, 이로부터 유추할 수 있는 보안 취약성을 제시해 보고자 한다.
코로나19 팬데믹으로 인해 비대면 거래가 보편화되면서, 완전 무인 매장의 증가 추세가 두드러지고 있다. 이러한 매장에서는 모든 운영 과정이 자동화되어 있으며, 주로 인공지능 기술이 적용된다. 그러나 이러한 인공지능기술에는 여러 보안 취약점이 존재하고, 이러한 취약점들은 완전 무인 매장 환경에서 치명적으로 작용할 수 있다. 본 논문은 인공지능 기반의 완전 무인 매장이 직면할 수 있는 보안 취약점을 분석하고, 특히 객체 검출 모델인 YOLO에 초점을 맞추어, 적대적 패치를 활용한 Hiding Attack과 Altering Attack이 가능함을 보인다. 이러한 공격으로 인해, 적대적 패치를 부착한 객체는 검출 모델에 의해 인식되지 않거나 다른 객체로 잘못 인식될 수 있다는 것을 확인한다. 또한, 보안 위협을 완화하기 위해 Data Augmentation 기법이 적대적 패치 공격에 어떠한 방어 효과를 주는지 분석한다. 우리는 이러한 결과를 토대로 완전 무인 매장에서 사용되는 인공지능 기술에 내재된 보안 위협에 대응하기 위한 적극적인 방어 연구의 필요성을 강조한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.906-918
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2018
The advent of the Internet of Things (IoT) technology, which brings many benefits to our lives, has resulted in numerous IoT devices in many parts of our living environment. However, to adapt to the rapid changes in the IoT market, numerous IoT devices were widely deployed without implementing security by design at the time of development. As a result, malicious attackers have targeted IoT devices, and IoT devices lacking security features have been compromised by attackers, resulting in many security incidents. In particular, an attacker can take control of an IoT device, such as Mirai Botnet, that has insufficient security features. The IoT device can be used to paralyze numerous websites by performing a DDoS attack against a DNS service provider. Therefore, this study proposes a scheme to minimize security vulnerabilities and threats in IoT devices to improve the security of the IoT service environment.
Data and network security for e-Healthcare Systems are a primary concern due to the easiest deployment area accessibility of the sensor devices. Furthermore, they are often interacting closely in cooperation with the physical environment and the surrounding people, where such exposure increases security vulnerabilities in cases of improperly managed security of the information sharing among different healthcare organizations. Hence, healthcare-specific security standards such as authentication, data integrity, system security and internet security are used to ensure security and privacy of patients' information. This paper discusses security threats on e-Healthcare Systems where an attacker can access both data and network using masquerade attack. Moreover, an efficient and cost effective approach for countermeasures is discussed for the delivery of secure services.
자바스크립트로 작성된 웹 어플리케이션에서 Cross-Site Scripting (XSS), SQL Injection과 같은 검증되지 않은 사용자 입력 데이터로 인해 발생하는 취약점을 탐지하기 위해 오염 분석 기법이 널리 사용되고 있다. 이러한 취약점을 탐지하기 위해서는 사용자 입력 데이터에 영향을 받는 변수들을 추적하는 것이 중요하지만, 자바스크립트의 동적인 특성으로 인해 웹 어플리케이션을 실행해 보지 않고 그러한 변수들을 식별하는 것은 매우 어렵다. 때문에, 기존의 오염 분석 도구들은 대상 어플리케이션을 실행하는 오버헤드가 존재하는 동적 오염 분석을 사용하도록 개발되었다. 본 논문에서는 타입스크립트(자바스크립트의 상위집합) 컴파일러를 활용해 얻은 심볼 정보를 기반으로 데이터의 흐름을 정확히 추적하고, 타입스크립트 코드에서 보안 취약점을 발견하는 새로운 정적 오염 분석 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 개발자가 검증되지 않은 사용자 입력 데이터를 포함할 수 있는 변수에 표시를 할 수 있도록 하며, 이를 활용해 사용자 입력 값에 영향을 받는 변수와 데이터를 추적한다. 제안한 기법은 TypeScript 컴파일러에 원활히 통합될 수 있기 때문에, 별도의 도구로 작동하는 기존 분석 도구와 달리 개발자가 개발 과정에서 취약점을 발견할 수 있게 한다. 제안한 기법의 유효성을 확인하기 위해 프로토타입을 구현하였으며, 취약점이 보고된 8개의 웹 어플리케이션을 선정하여 분석을 수행하여 성능을 평가한 결과 기존의 취약점을 모두 탐지할 수 있음을 확인하였다.
Alidoosti, Mitra;Nowroozi, Alireza;Nickabadi, Ahmad
ETRI Journal
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제42권3호
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pp.433-445
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2020
A denial-of-service (DoS) attack is a serious attack that targets web applications. According to Imperva, DoS attacks in the application layer comprise 60% of all the DoS attacks. Nowadays, attacks have grown into application- and business-layer attacks, and vulnerability-analysis tools are unable to detect business-layer vulnerabilities (logic-related vulnerabilities). This paper presents the business-layer dynamic application security tester (BLDAST) as a dynamic, black-box vulnerability-analysis approach to identify the business-logic vulnerabilities of a web application against DoS attacks. BLDAST evaluates the resiliency of web applications by detecting vulnerable business processes. The evaluation of six widely used web applications shows that BLDAST can detect the vulnerabilities with 100% accuracy. BLDAST detected 30 vulnerabilities in the selected web applications; more than half of the detected vulnerabilities were new and unknown. Furthermore, the precision of BLDAST for detecting the business processes is shown to be 94%, while the generated user navigation graph is improved by 62.8% because of the detection of similar web pages.
According to the development of information processing technology and mobile communication technology, the utilization of mobile banking systems is drastically increasing in banking system. In the foreseeable future, it is expected to increase rapidly the demands of mobile banking in bank systems with the prevalence of smart devices and technologies. However, the keeping 'security' is very important in banking systems that handles personal information and financial assets. But it is very difficult to improve the security of banking systems only with the vulnerabilities and faults analysis methods of information security. Hence, in this paper, we accomplish the analysis of security risk factor and security vulnerability that occur in mobile banking system. With analyzed results, we propose the information security control and management processes for assessing and improving security based on the mechanisms which composes mobile banking system.
The merits of Smartphone are portability, convenience and especially a lot of information can be stored in the device. Especially in Smartphone, users can install programs that cannot install to normal cell phone and users can use many different services through these Smartphone programs. Also Smartphone can connect to Internet through network, so it can access information anytime, anywhere easily. Security of personal information and variety of information which stored in Smartphone are in risk. In Chapter 2 of thesis, it will discuss the definition and features of the Smartphone and market trends. In Chapter 3 of thesis, it will discuss security vulnerabilities of Smartphone and it will analyze and research security vulnerabilities of Smartphone in Chapter 4. In conclusion, it will check users' identification twice in useful application especially application that relate to finance and mobile payment. By checking users' identification several times, it will help to defend from security threats. Users can use Smartphone safely and convenience by know how to prevent from mobile hacking for personal and private information. the quality of APIs matching by the clustering and hierarchical relationships mechanism.
Diako, Doffou jerome;N'Guessan, Behou Gerard;ACHIEPO, Odilon Yapo M
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.354-357
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2021
Software vulnerabilities are becoming more and more increasing, their role is to harm the computer systems of companies, governmental organizations and agencies. The main objective of this paper is to propose a method that will cluster future software vulnerabilities that may spread. This method is developed by combining the Multiple Correspondence Analysis (MCA), the Elbow procedure and the Kmeans Algorithm. A simulation was done on a dataset of 15713 observations. This simulation allowed us to identify families of future vulnerabilities. This model was evaluated using the silhouette index.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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