EVM(Embedded Virtual Machine)은 모바일 디바이스, 셋톱박스, 디지털 TV에 탑재되어 하드웨어에 독립적으로 수행되는 스택기반 가상기계이며, SIL(Standard Intermediate Language)은 EVM의 중간언어로 객체지향 언어와 순차적인 언어를 위한 연산 코드 집합을 갖고 있다. 기존에는 C 프로그램을 실행하기위해 플랫폼에 의존적인 목적코드로 변환하여 실행하였다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 연구팀은 EVM을 개발하면서 목적기계의 코드가 아닌 플랫폼에 독립적인 스택기반의 SIL 코드를 생성하는 ANSI C 컴파일러를 개발하였다. 본 논문에서는 ANSI C 컴파일러가 생성한 SIL 코드를 3-주소 코드 형태의 재 표현된 ANSI C 프로그램으로 변환하는 SIL-to-C 역컴파일러(Decompiler) 시스템을 설계하고 구현하였다. 이와 같은 작업은 ANSI C 컴파일러가 생성한 SIL 코드가 올바른지를 확인할 수 있는 검증 방법을 제시하며, 소프트웨어 오작동 및 버전 호환이 이루어지지 않을 때 소프트웨어의 구조를 변경하고 수정하여 성능을 개선하는 작업을 용이하게 한다.
SWF는 벡터 그래픽 전용파일 포맷 파일로 각종 웹사이트 광고, 위젯, 게임, 교육, 동영상 등 다양한 콘텐츠 제작에 활용되고 있다. 현재 포렌식 조사 시 대부분이 웹 브라우저의 사용자 캐시정보를 토대로 조사하는 비중이 크다. 하지만 개인정보유출의 문제로 인해 Web Browser 자체에서 사용흔적을 삭제하거나 사용자들이 복구되지 않은 방법으로 그 흔적을 지워 행위를 추정할 수 없는 경우가 발생하고 있다. SWF파일은 PC사용자가 브라우저를 통해 웹사이트 방문 시 웹 캐시와 함께 특정경로에 저장되어 PC상에 남게 된다. 이런 SWF파일 내 데이터 중 액션스크립트 상에서 웹서버와 통신할 수 있게 URL 정보를 포함하고 있으며 포렌식 조사 입장에서 웹 브라우저의 History 정보 이외에 중요한 조사정보로 활용할 수 있다. 허나 포렌식 도구에서 SWF파일 내 정보를 체계적으로 분류해주는 경우는 없다. SWF파일 내 URL 정보 분석 도구를 통해 확인할 수 없었던 사용자의 웹 행위 정보를 조사할 수 있으며 신뢰할 수 있는 증거를 수집할 수 있다.
최근 가상기계 시스템은 임베디드 유비쿼터스 컴퓨팅의 필수적인 기술로서, 그 중요성이 더욱 강조되고 있으며, 컴파일러, 어셈블러 그리고 가상기계의 구현으로 구축된다. 이러한 시스템의 구축 과정에서 각 컴포넌트의 신뢰성을 위하여 정확한 검증 방법이 요구되며, 검증의 효율성을 위해서 순차적으로 진행되어야 한다. 본 논문에서는 가상기계 시스템의 컴파일러를 검증하기 위해서, 컴파일 된 가상기계 코드를 역컴파일하여 실행하는 기법을 제안하고, 그러한 기법에 따라 EVM(Embedded Virtual Machine) SIL(Standard Intermediate Language) 역컴파일러를 구현하였다. 구현된 역컴파일러는 EVM이 개발되기 전에 효율적인 실행 시스템으로 이용됨은 물론 EVM ANSI C 컴파일러의 검증 도구로서 이용될 수 있으며, EVM 시스템을 체계적으로 개발할 수 있도록 할 것이다.
C++ 언어는 객체지향 프로그래밍 언어로, 기존의 C++ 프로그램은 각각의 플랫폼에 따른 컴파일러를 통해 목적기계의 코드(object code)로 변환되므로 실행되는 플랫폼에 의존적인 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하는 방법으로 스택기반의 가상기계와 가상기계의 입력형태인 중간코드를 이용하는 기법이 있다. EVM(Embedded Virtual Machine)은 ANSI C, ISO/IEC C++ 언어와 SUN사의 Java 언어 등을 모두 수용할 수 있는 임베디드 시스템 기반의 가상기계이며, EVM에서 실행되는 중간코드인 SIL(Standard Intermediate Language)은 객체지향 언어와 순차적인 언어를 모두 수용하기 위한 명령 코드의 집합으로 설계되어 있다. 본 논문에서는 C++ 컴파일러를 통해 생성된 SIL 코드가 올바른지 검증하고 원시코드의 분석을 용이하게 하기 위해서 SIL 코드를 어셈블리 코드와 유사한 형태의 재 표현된 C++ 프로그램으로 역컴파일하는 시스템을 설계하고 구현하였다.
기존의 ANSI C 프로그램은 각각의 플랫폼에 따른 컴파일러를 통해서 목적기계의 코드로 변환되고, 실행되어 플랫폼에 의존적인 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하는 방법으로는 스택기반의 가상기계와 가상기계의 입력형태인 중간코드를 이용하는 기법이 있다. EVM(Embedded Virtual Machine)은 ANSI C 언어와 SUN사의 Java 언어 등을 모두 수용할 수 있는 임베디드 시스템을 위한 가상기계이며, SIL(Standard Intermediate Language)은 EVM에서 실행되는 중간언어로 다양한 프로그래밍 언어를 수용하기 위해서 객체지향 언어와 순차적인 언어를 모두 수용하기 위한 연산 코드 집합을 갖고 있다. 본 논문에서는 SIL 코드가 올바른 수행을 하는 것인지를 검증하고 원시코드의 분석을 용이하게 하기 위해서 생성된 SIL 코드를 어셈블리 형태와 유사한 재 표현된 ANSI C 언어로 바꾸는 역컴파일러 시스템을 설계하고 구현하였다.
소프트웨어는 대부분 바이너리 형태로 배포되기 때문에 역공학 분석이 쉽지 않다. 그러나 안드로이드는 자바를 기반으로 한다. 자바는 클래스 파일의 형태로 배포되는데 클래스 파일은 자바 소스 프로그램의 정보를 대부분 유지하고 있기 때문에 역공학 기술을 적용하기가 타 언어에 비해 쉽다. 이 문제에 대처하기 위해서 프로그램의 기능을 그대로 유지하고, 프로그램을 분석하기 어려운 형태로 변환하는 다양한 난독화 방법이 제안되었다. 안드로이드 환경에서는 안드로이드 SDK와 함께 배포되는 난독화 도구인 프로가드(Proguard)가 가장 널리 사용된다. 그러나 프로가드는 문자열 난독화를 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 프로가드의 한계를 보완할 수 있는 문자열 난독화 기법을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 문자열 난독화 기법을 먼저 소스 코드에 적용하고, 이후 프로가드의 난독화 기능을 추가로 사용한다면 안드로이드 프로그램을 역공학 분석으로부터 보호하는 효과적인 방법으로 사용될 수 있을 것이다.
안드로이드 어플리케이션은 생산성과 게임 등의 다양한 카테고리에 걸쳐 출시되며, 사용자는 개인의 사용 패턴에 따라 다양한 어플리케이션 및 악성코드에 노출된다. 반면 대부분의 분석 엔진은 기존에 존재하는 데이터셋을 활용하며, 주기적인 업데이트가 이루어진다고 해도 사용자의 선호도를 반영하지 않는다. 따라서 알려진 악성코드에 대한 탐지율은 높은 반면, 애드웨어와 같은 유형의 악성코드는 탐지가 어렵다. 또한 기존의 엔진은 서버를 거쳐야 하므로, 추가적인 비용이 발생하며, 사용자는 가용성과 실시간성을 보장받지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 논문에서는 서버와 단 한번만의 통신이 요구되는 on-device 악성코드 분석과 전이학습을 통한 모델 재훈련을 수행하는 분석 시스템을 제안한다. 또한 해당 시스템은 디바이스 내부에서 디컴파일을 포함한 전체 프로세스가 이루어지므로, 서버 시스템에서의 부하를 분산할 수 있다. 이러한 분석 시스템을 구현하여 테스트한 결과, 전이 학습이전 기준 최대 90.3%의 정확도를 얻었으며, Adware 카테고리에 대하여 전이학습을 수행한 뒤 최대 95.1% 의 정확도로, 기존 대비 4.8% 높은 정확도를 얻을 수 있었다.
최근 악성코드를 활용한 APT(Advanced Persistent Threat) 공격의 수가 점차 증가하면서 이를 예방하고 탐지하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공격들은 공격이 발생하기 전에 탐지하고 차단하는 것도 중요하지만, 발생 공격 사례 또는 공격 유형에 대한 정확한 분석과 공격 분류를 통해 효과적인 대응을 하는 것 또한 중요하며, 이러한 대응은 해당 공격의 공격 그룹을 분석함으로써 정할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 공격자 그룹의 특징을 파악하고 분석하기 위한 악성코드를 활용한 유전 알고리즘 기반 공격자 그룹 특징 추출 프레임워크를 제안한다. 해당 프레임워크에서는 수집된 악성코드를 디컴파일러와 디셈블러를 통해 관련 코드를 추출하고 코드 분석을 통해 저자와 관련된 정보들을 분석한다. 악성코드에는 해당 코드만이 가지고 있는 고유한 특징들이 존재하며, 이러한 특징들은 곧 해당 악성코드의 작성자 또는 공격자 그룹을 식별할 수 있는 특징이라고 할 수 있다. 따라서 우리는 저자 클러스터링 방법을 통해 바이너리 및 소스 코드에서 추출한 다양한 특징들 중에 특정 악성코드 작성자 그룹만이 가지고 있는 특징들을 선별하고, 정확한 클러스터링 수행을 위해 유전 알고리즘을 적용하여 주요 특징들을 유추한다. 또한 각 악성코드 저자 그룹들이 가지고 있는 특성들을 기반으로 각 그룹들만을 표현할 수 있는 특징들을 찾고 이를 통해 프로필을 작성하여 작성자 그룹이 정확하게 군집화되었는지 확인한다. 본 논문에서는 실험을 통해 유전 알고리즘을 활용하여 저자가 정확히 식별되는 지와 유전 알고리즘을 활용하여 주요 특징 식별이 가능한지를 확인 할 것이다. 실험 결과, 86%의 저자 분류 정확도를 보이는 것을 확인하였고 유전 알고리즘을 통해 추출된 정보들 중에 저자 분석에 사용될 특징들을 선별하였다.
무선 마크업 언어(Wireless Markup Language) 컴파일러는 텍스트로 구성된 문서를 바이너리 문서로 변환, 압축함으로써, 낮은 대역폭을 갖는 무선 선로에서 트래픽을 감소시키며, 낮은 성능을 갖고 있는 이동 단말기에서 브라우징 처리를 간단하게 하는 역할을 한다. 또한 이러한 변환 과정에서 확장 마크업 언어(eXtensible Markup Language)의 well-formedness와 validation 과정을 동시에 처리함으로써, 이동 단말기에서 문서처리 부담을 대폭 경감하는 효과를 가져온다. 본 논문에서 구현한 무선 마크업 언어 컴파일러는 어휘분석기 모듈과 파서 모듈로 구성되어 있는데, 파서 모듈은 파서 생성기를 사용하여 구현하였다. 이는 향후 응용 수준에서 보안 기능을 제공하기 위하여 태그를 확장하거나 무선 마크업 언어의 버전이 업그레이드 될 때에서 변경된 부분에 해당하는 문법만 다시 설계함을써 유연하게 대처할 수 있는 장점을 가지고 있다. 사용된 문법은 LALR(1) context-free 문법으로서, 확장 마크업 언어 1.0과 무선 마크업 언어 1.2의 문서 형태 정의(Document Type Definition)를 기반으로 무선 응용 프로토콜 바이너리 확장 마크업 언어(Wireless Application Protocol Binary XML) 문법을 고려하여 설계되었다. 구현된 컴파일러의 기능을 실험하여 데모하기 위하여 세 가지 방법(수작업, WML 디컴파일러, 노키아 WAP 툴킷)을 사용하였으며, 다양한 태그 조합을 갖는 임의의 130여 개 문서에 대해 실험한 결과, 최대 85%의 압축효과를 얻을 수 있었다. 그러나, 태그나 속성에 비해 일반 문자열 데이타가 많아지면 상대적으로 압축효과가 감소되므로, Hyper Text Markup Language 문서로부터 무선 마크업 언어 문서로 자동 변환된 텍스트를 인코딩하는 경우와 같이 특정한 응용 분야에서는 일반 문자열에 대한 확장 인코딩 기법을 적용할 필요가 있을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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