안드로이드 운영체제에서 Flow Analysis의 난독화를 위해서는 실행되지 않는 흐름의 코드를 생성하여 Flow Graph의 크기를 크게 만들어 분석이 어렵게 만들 수 있다. 이를 위해 논문에서는 aar 형태의 라이브러리를 구현하여 외부 라이브러리의 형태로 애플리케이션에 삽입이 가능하도록 하였다. 라이브러리는 더미 코드에서의 진입점에서 부터 최대 5개의 child node를 가질 수 있도록 설계되었으며, child node의 클래스는 각 node마다 100개부터 900개까지 2n+1개의 메서드를 가지고 있으므로 총 2,500개의 진입점으로 구성된다. 또한 진입점은 XML에서 총 150개의 뷰로 구성되며, 각각의 진입점은 비동기 인터페이스를 통해 연결된다. 따라서 Inter-Procedural 기반의 Control Flow Graph를 생성하는 과정에서는 최대 14,175E+11개의 추가적인 경우의 수를 가지게 된다. 이를 애플리케이션에 적용한 결과 Inter Procedural Control Flow Analysis 툴에서 평균 10,931개의 Edge와 3,015개의 Node가 추가 생성되었으며 평균 36.64%의 그래프 크기 증가율을 갖는다. 또한 APK를 분석 시에는 최대 평균 76.33MB의 오버헤드가 발생하였지만, 사용자의 ART 환경에서는 최대 평균 0.88MB의 실행 오버헤드만을 가지며 실행 가능한 것을 확인하였다.
드론 산업의 급속한 성장과 함께, 드론 펌웨어에 대한 보안이 중요한 이슈로 대두되고 있다. 본 연구는 드론 펌웨어를 보호하기 위한 효과적인 방법 중 하나로 소프트웨어 난독화 기술을 제안한다. 난독화 기법은 소스 코드나 바이너리를 의도적으로 복잡하게 변형시켜, 외부의 불법적인 분석 및 변조를 어렵게 만드는 방법이다. 이 연구는 드론 펌웨어에 대해 난독화 기법을 적용하고, 그 효과를 평가함으로써 드론 시스템의 보안 강화에 기여하고자 한다.
제어 흐름 정보는 프로그램이 실행되는 구조를 담고 있어 소프트웨어를 분석할 때 기준이 되고 소프트웨어를 서로 비교할 때에도 유용하게 쓰인다. 가상화를 이용한 난독화는 실제 기계의 명령을 구조가 숨겨진 가상 기계의 명령으로 바꾸어 프로그램의 제어 흐름 정보를 감춘다. 난독화가 적용된 바이너리에서는 가상 기계의 명령을 실행하는 인터프리터의 구조만 직접 드러난다. 이 논문에서는 가상화로 난독화된 바이너리를 실행해서 수행되는 명령들을 기록한 트레이스를 이용해 숨겨져 있는 프로그램의 본질적인 제어 흐름을 다시 만들어내는 방법을 제안한다. 트레이스를 기계 명령으로 이루어진 문자열로 보고 생성되는 트레이스들을 모두 받아들일 수 있는 오토마톤을 찾은 다음, 해당되는 제어 흐름 그래프를 만든다. 기계 명령의 수행은 오토마톤의 상태 전이에 대응하며, 이는 제어 흐름 그래프의 간선에 대응한다. 제안한 방법을 상용 가상화 도구로 난독화된 바이너리에 적용해 보았으며, 원본 바이너리와 유사한 제어 흐름 그래프가 생성되는 것을 확인하였다.
Privacy and security are latent problems in pervasive healthcare system. For the sake of protecting health monitoring information, it is necessary to classify and categorize the various contexts in terms of obfuscation. In this paper, we propose the physiological context categorization and specification methodology by exploiting data fusion network for automatic context alignment. In addition, we introduce the methodologies for making various level of physiological context on the context aware application model, which is wear-UCAM. This physiological context has several layers of context according to the level of abstraction such as user-friendly level or parametric level. This mechanism facilitates a user to restrict access to his/her monitoring results based on the level of details in context.
자바 언어의 중요한 특징 중의 하나는 어떤 기계에서든지 실행될 수 있다는 점이다. 이러한 플랫폼에 대한 독립성은 자바 프로그램이 바이트 코드 형태로 배포되기 때문에 가능한 일이다. 바이트 코드는 특정 기계에 종속되지 않고 자바 가상 머신(Java Virtual Machine:JVM)를 지원하는 곳이면 어디에서든지 실행 가능하다. 그런데 바이트 코드로 번역된 코드에는 자바 소스 코드의 정보가 그대로 포함되어 있는데, 이로 인해서 바이트 코드에서 자바 소스코드로의 역컴파일(Decompilation)이 쉽게 이루어진다는 취약점이 있다. 본 논문에서는 자바 바이트 코드의 난독화 기법을 살펴보고, Code Encryption Algorithm을 이용해서 역컴파일 하기 어려운 형태로 만드는 기술인 코드 난독처리(Code Obfuscation) 기법을 제안하였다.
코드 난독화 기법 중의 하나인 인라인(Inline)은 코드의 복사를 통하여 함수의 호출 구조를 파괴하여서 코드의 복원과 이해를 어렵게 만든다. 하지만 적절한 전략 없이 인라인 기법을 적용하게 되면, 프로그램 성능이 저하되며 난독화의 결과도 기대 이하일 가능성이 존재한다. 따라서 지나친 성능의 저하를 막으면서 결과적으로 코드의 복원과 이해를 최대한 어렵게 하기 위한 인라인 수행 전략이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 정적 함수 호출 그래프를 기반으로 인라인의 적용 여부를 유전 알고리즘을 사용하여 결정하도록 한다. 그리고 인라인 전후의 효용을 보여주기 위하여 정보이론 및 제어 흐름의 복잡도에 기반하여 전체 프로그램의 복잡도를 정의하였다. 마지막으로 해당 기법의 효용을 실험을 통해 보였다.
리플렉션은 자바 언어의 기능 중 하나로, 자바 프로그램을 실행해서 해당 프로그램을 조사하거나 내부의 동작 구조를 조작할 수 있다. 리플렉션을 사용하게 되면 자바 소스의 난독화 뿐만 아니라 정적 분석 도구의 API 호출 탐지를 방해하게 되어 분석 결과의 정확도를 떨어뜨리게 된다. 만약 이 특성을 악용해 악성 앱 제작자가 특정 API 메소드 호출을 은닉하는 목적으로 사용한다면 정적 분석에 의존하는 기존 분석 도구들이 API 메소드 호출을 탐지하기 어렵기 때문에 큰 위협이 될 수 있다. 본 연구에서는 안드로이드 환경에서 표본 어플리케이션에 직접 설계한 도구를 이용하여 API 메소드에 리플렉션을 적용하고, 원본 소스와 리플렉션 후 디컴파일된 소스를 비교하여 API 메소드 호출이 리플렉션을 통해서 은닉 가능함을 보여준다.
악성코드 유포를 위해 가장 많이 사용되는 Drive-by-download 공격에는 주로 자바스크립트가 사용되며, 공격자는 탐지 시스템의 우회하고 행위 분석을 어렵게 하기 위해 공격에 사용되는 스크립트를 난독화 한다. 난독화 된 자바스크립트를 탐지하기 위한 여러 기존의 연구들이 있었지만 최소한의 코드가 난독화 되어 있거나 정상 코드와 혼재할 경우 난독화 여부를 판단하기 어려운 한계가 있다. 본 논문에서는 난독화 된 자바 스크립트를 효과적으로 탐지하기 위해 전체 스크립트를 실행 단위 코드로 나눠 분석에 필요한 특징을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다.
In this paper, we design and implement PADIL(Prediction And Detection of Information Leakage) system that predicts and detect information leakage behavior of insider by analyzing network traffic and applying a variety of machine learning methods. we defined the five-level information leakage model(Reconnaissance, Scanning, Access and Escalation, Exfiltration, Obfuscation) by referring to the cyber kill-chain model. In order to perform the machine learning for detecting information leakage, PADIL system extracts various features by analyzing the network traffic and extracts the behavioral features by comparing it with the personal profile information and extracts information leakage level features. We tested various machine learning methods and as a result, the DecisionTree algorithm showed excellent performance in information leakage detection and we showed that performance can be further improved by fine feature selection.
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 리소스 보호 기능을 제공하지 않는다. 본 논문에서는 프로가드의 한계를 보완할 수 있는 리소스 난독화 기법을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 리소스 난독화 기법을 먼저 소스 코드에 적용하고, 이후 프로가드의 난독화 기능을 추가로 사용한다면 안드로이드 프로그램을 역공학 분석으로부터 보호하는 효과적인 방법으로 사용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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