Numerous software vulnerabilities have been found in the popular operating systems. And recently, robust linear behaviors in software vulnerability discovery process have been noticeably observed among the many popular systems having multi-versions released. Software users need to estimate how much their software systems are risk enough so that they need to take an action before it is too late. Security vulnerabilities are discovered throughout the life of a software system by both the developers, and normal end-users. So far there have been several vulnerability discovery models are proposed to describe the vulnerability discovery pattern for determining readiness for patch release, optimal resource allocations or evaluating the risk of vulnerability exploitation. Here, we apply a linear vulnerability discovery model into Windows operating systems to see the linear discovery trends currently observed often. The applicability of the observation form the paper show that linear discovery model fits very well with aggregate version rather than each version.
Security vulnerabilities have been reported in major design software systems such as Adobe Photoshop and Illustrator, which are recognized as de facto standard design tools in most of the design industries. Companies need to evaluate and manage their risk levels posed by those vulnerabilities, so that they could mitigate the potential security bridges in advance. In general, security vulnerabilities are discovered throughout their life cycles repeatedly if software systems are continually used. Hence, in this study, we empirically analyze risk levels for the three major graphical design software systems, namely Photoshop, Illustrator and GIMP with respect to a software vulnerability discovery model. The analysis reveals that the Alhazmi-Malaiya Logistic model tends to describe the vulnerability discovery patterns significantly. This indicates that the vulnerability discovery model makes it possible to predict vulnerability discovery in advance for the software systems. Also, we found that none of the examined vulnerabilities requires even a single authentication step for successful attacks, which suggests that adding an authentication process in software systems dramatically reduce the probability of exploitations. The analysis also discloses that, for all the three software systems, the predictions with evenly distributed and daily based datasets perform better than the estimations with the datasets of vulnerability reporting dates only. The observed outcome from the analysis allows software development managers to prepare proactively for a hostile environment by deploying necessary resources before the expected time of vulnerability discovery. In addition, it can periodically remind designers who use the software systems to be aware of security risk, related to their digital work environments.
Although many tests for stabilization of the software have been done, vulnerability test for a system run by combination of the software of various products has not been conducted enough. This has led to increased threats and vulnerability of system. Especially, web-based software system, which is public, has inherent possibility of exposure to attacks and is likely to be seriously damaged by an accident. Consequently, comprehensive and systematic test plans and techniques are required. Moreover, it is necessary to establish a procedure for managing and handling the results of vulnerability test. This paper proposes vulnerability test plans and designs for implementing automated tools, both of which can be complied with on web-based software systems.
본 논문에서는 소프트웨어 보안취약점의 중요도를 정량적으로 산출할 수 있는 중요도 정량 평가 체계를 제안한다. 제안된 평가 체계는 국내 소프트웨어 이용 환경을 고려한 보안취약점의 파급도, 위험도, 소프트웨어 점유율, 시스템에서의 사용 정도 등을 복합적으로 반영하여 보안취약점에 대한 심각성을 적절히 평가할 수 있는 평가 척도와 이를 기반으로 한 중요도 계산식으로 구성된다. 논문에서는 제안된 소프트웨어 보안취약점 평가 체계를 국내의 보안취약점에 시범적으로 적용하고 그 효용성을 CVSS 및 CWSS 등과 비교, 분석하였으며, 제안된 평가 체계의 활용 방안을 제시하였다.
소프트웨어의 취약점으로 인하여, 국가의 사이버 인프라와 실물 금융자산 에 대한 해킹 공격이 발생하고 있다. 소프트웨어는 인터넷 정보제공과 사이버 금융결제 및 사이버 인프라를 통제하고 운영하는, 운영체제 및 실행시스템을 구성하는 필수요소이기 때문이다. 이러한 소프트웨어 취약점을 분석하고, 보안성을 강화해야 사이버 인프라의 보안성이 강화되고, 실제 국가와 국민의 실제 생활에 보안성이 강화된다. 소프트웨어 개발보안 제도 분석과 소프트 웨어 개발보안 진단 분석 및 소프트웨어 취약점의 보안성 강화를 위한 연구를 한다. 또한 소프트웨어 취약점 진단원 양성 및 보수교육을 위한 교재개발과 진단원 시험문제 개발 및 진단원의 파일럿 테스트, 그리고 진단원의 투입인력 비용기준을 연구한다. 본 논문의 연구는 소프트웨어 취약점 진단원을 양성하는 교육과정과 진단가이드를 제시하여, 국가와 국민 생활의 사이버 인프라의 소프트웨어 보안성을 강화하는 데 목적이 있다.
정보 보안의 중요성은 응용 소프트웨어의 보안으로 인해 국가, 조직 및 개인 수준에서 점점 더 강조되고 있다. 임베디드 소프트웨어를 포함하는 높은 안전성 소프트웨어의 개발 기술은 항공 및 원자력 분야 등 에 국한되어 사용되었다. 하지만 이러한 소프트웨어 유형은 이제 응용 소프트웨어 보안을 향상시키는 데 사용된다. 특히 보안 코딩은 방어적 프로그래밍을 포괄하는 개념으로 소프트웨어 보안을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 개선된 코딩 표준 검색 기법을 적용한 소프트웨어 보안 취약성 탐지 기술을 제안한다. 공개된 정적 분석 도구는 소프트웨어 보안 가능성을 분석하고 취약점을 유발하는 명령어를 분류하는 데 사용되었으며, 소프트웨어 취약점을 유발할 수 있는 API 및 버그 패턴을 쉽게 감지하여 향상시킬 수 있다.
소프트웨어의 증가에 따라 소프트웨어의 취약점도 함께 증가하고 있다. 다양한 소프트웨어는 다수의 취약점이 존재할 수 있으며 취약점을 통해 많은 피해를 받을 수 있기 때문에 빠르게 탐지하여 제거해야 한다. 현재 소프트웨어의 취약점을 발견하기 위해 다양한 연구가 진행되고 있지만, 수행 속도가 느리거나 예측 정확도가 높지 않다. 따라서 본 논문에서는 신경망 알고리즘을 이용하여 소프트웨어의 취약 여부를 효율적으로 예측하는 방법을 제안하며 나아가 기계학습 알고리즘을 이용한 기존의 시스템과 예측 정확도를 비교한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 예측 시스템이 가장 높은 예측률을 보였다.
These days, businesses, in both online and offline, have started accepting cryptocurrencies as payment methods. Even in countries like El Salvador, cryptocurrencies are recognized as fiat currencies. Meanwhile, publicly known, but not patched software vulnerabilities are security threats to not only software users but also to our society in general. As the status of cryptocurrencies has gradually increased, the impact of security vulnerabilities related to cryptocurrencies on our society has increased as well. In this paper, we first analyze vulnerabilities from the two major cryptocurrency vendors of Bitcoin and Ethereum in a quantitative manner with the respect to the CVSS, to see how the vulnerabilities are roughly structured in those systems. Then we introduce a modified AML vulnerability discovery model for the vulnerability datasets from the two vendors, after showing the original AML dose not accurately represent the vulnerability discovery trends on the datasets. The analysis shows that the modified model performs better than the original AML model for the vulnerability datasets from the major cryptocurrencies.
단위 취약점(atomic vulnerability)은 기존의 취약점의 표현방법이 갖는 모호성을 개선하여, 취약점을 시스템적으로 표현하기 위한 취약점의 새로운 정의이다. 단위 취약점은 취약점의 유형, 위치, 결과 등에 따라 보다 세분화하여, 취약점을 의미를 중심으로 분석하고 자 할 때 필요한 정보로서, 기존의 취약점은 몇 개의 단위 취약점 식별자의 조합으로 표현된다. 현재 가장 대표적으로 사용되는 취약점 정보인 CW(Common Vulnerability Exposure)의 경우, 취약점의 핵심적인 내용을 자연어 형태의 설명(description)을 통해 제시한다. 이러한 CVE의 설명 정보는, 정형화되어 있지 않아서 단위 취약점 분석을 위해서는 기존의 CVE 설명 정보에서 특정 단어들을 검색하여 데이터를 분류하는 자연어 검색 및 판단 기법이 필요하다. 본 논문에서는 자연어 검색 기법을 이용하여 단위 취약점 분석에 활용할 수 있는 소프트웨어를 설계하고 이를 실제 구현한 결과를 소개하고자 한다. 본 연구의 기여점은 설명위주의 취약점 표현을 정형화된 형태로 변환해 주는 소프트웨어 시스템의 개발에 있다.
소프트웨어 개발 시 보안을 고려한 개발방법의 적용은 추가비용을 발생시키고, 이러한 추가 비용은 많은 개발조직에서 보안을 고려하지 못하는 원인이 된다. 보안을 고려한 개발을 진행 하더라도, 주어진 비용 내에서 처리할 수 있는 취약점 처리량을 산출하는 방법이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 보안 취약점 처리 비용을 효율적으로 사용하여 취약점 처리량을 산출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 소프트웨어 개발단계 중 구현 단계에 중점을 두고, 정적 분석 툴을 활용하여 CWE TOP25에 대한 보안 취약점을 찾아낸다. 찾아진 취약점은 CWE의 정보를 활용하여, 각 취약점의 위험도, 처리 비용, 비용 당 위험도를 정의하고, 처리 우선순위를 정의한다. 정의된 우선순위를 통하여 탐지된 취약점 처리에 소모되는 비용을 산출하고, 투입 비용 내에서 취약점 처리량을 제어한다. 본 방법을 적용하면, 투입 비용 내에서 최대의 취약점의 위험도를 처리할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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