정보통신의 발달로 인하여 소프트웨어의 중요성이 증대되고 있으며, 이에 따른 소프트웨어 저작권 분쟁도 증가하는 추세에 있다. 본 논문은 제출된 프로그램들의 소스와 관련하여 프로그램 수행에 필요한 파일들을 감정범위로 하였다. 분석 대상인 대용량 파일 전송 솔루션 프로그램은 데이터에 대한 전자서명 및 암호화를 통하여 기밀성, 무결성, 사용자 인증, 부인방지 기능 등의 부가 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 프로그램 A, 프로그램 B, 프로그램 C 3개에 대하여 분석을 수행한다. 프로그램 유사율을 산출하기 위하여 다음과 같은 내용을 분석한다. 패키지의 구조, 패키지 이름, 각 패키지 내 소스파일 이름, 소스파일 내 변수명, 함수명, 함수구현 소스코드, 제품의 환경변수 정보에 대하여 유사 여부를 분석하고 프로그램의 전체 유사율을 산출한다. 패키지 구조 및 패키지 이름이 일치되는 정도를 확인하기 위해, 폴더 구조를 비교하여 유사도 판단을 하였다. 또한 패키지 구조 및 패키지 이름이 어느 정도 일치하는지와 각 패키지 내 소스 파일(클래스) 이름이 어느 정도 일치하는지에 대한 분석을 하였다.
본 논문에서는 IBM의 고성능 임베디드(embedded) 프로세서인 405GP와 Linux 2.4.21를 이용하여 5.2GHz 대역에서 최대 54Mbps의 대역폭을 제공할 수 있는 IEEE 802.11a 기반의 AP (Access point) 개발에 관하여 연구하였다. AP의 하드웨어는 PowerPC기반의 IBM 405GP 프로세서를 기반으로 설계하였고 AP 소프트웨어는 405GP을 위한 PowerPC 부트로더, open source인 최근 Linux 커널 2.4.21을 사용하여 구현하였다. 또한 시스템 패키징은 최신 Linux 커널이 지원하는 MTD 기술과 JFFS2 플래쉬 파일시스템을 이용하여 최적으로 구현하였다.
프로그램의 소스를 공개하여 배포하는 형태는 특정 계층 사용자들의 주도로 이루어져 설치가 매우 어려웠다. 그러나, 오픈 소스로 배포하는 업체가 늘어나고 대중의 관심이 높아지면서 설치와 관련된 방법에 변화가 일어나고 있다. 전통적인 컴파일 설치뿐만 아니라 패키지 설치, 네트워크 기반 설치, 압축해제 후 파일 실행 등 사용자 위주의 기법들이 등장하기 시작했고, 개발자들이 손쉽게 다양한 플랫폼 지원을 위해 cmake를 사용한 방법도 등장했다. 본 논문에서는 오픈 소스 운영체제인 리눅스를 기반으로 소스가 공개되어 배포되는 응용프로그램의 설치 동향에 대해 분석한다.
본 논문은 오픈소스 소프트웨어의 배포과정에서 라이선스 정보가 누락, 훼손, 변경, 충돌됨에 따라 발생하는 무의적인 저작권 침해를 미연에 방지하고자 라이선스 파일을 추출/식별하는 기술을 연구하였다. 라이선스 파일이 갖는 특성을 파악하기 위해 n-gram과 TF-IDF 기법을 활용하여 322개의 라이선스 내용을 분석하였고, 이를 활용하여 패키지 내에서 라이선스 파일을 추출하였다. 추출한 라이선스는 코사인 측정법을 통해 확보한 라이선스간의 유사도를 산정하여 라이선스 정보를 식별하였다.
최근 리눅스가 IoT, 임베디드, 모바일, 데스크톱 및 서버 산업 등에서 널리 사용됨에 따라, 리눅스 시스템 구조에 대한 이해와 맞춤형 리눅스 시스템 구축 기술의 중요성은 날로 커지고 있다. 이에 비례하여 리눅스 시스템의 모든 구성 요소를 소스 파일로부터 구축할 수 있는 능력이 매우 중요해 졌다. LFS (Linux From Scratch) 사이트[1]는 소스로 부터 기본 리눅스 시스템을 구축하는 과정을 안내한다. LFS 구축 과정은 빌드 호스트 준비 단계, 임시 시스템 구축 단계, 최종 시스템 구축 단계와 시스템 설정 및 부트 준비 단계로 구성된다. 하지만 LFS 시스템 구축 과정에 내재한 개념은 초보자가 쉽게 이해하기 힘들다. 본 논문은 LFS 시스템의 구축 단계를 분석 정리하고, 각 단계에서 사용된 핵심빌드 개념 및 원리를 제시한다. 끝으로, 본 연구의 구축 사례에서 측정한 설치 소요 시간을 보인다.
소프트웨어는 대부분 바이너리 파일 포맷으로 배포되기 때문에 역공학 분석이 쉽지 않다. 그러나 안드로이드는 자바를 기반으로 하며 가상머신 위에서 동작한다. 따라서 안드로이드 역시 자바와 유사하게 역공학 도구에 의해서 쉽게 분석될 수 있다. 이 문제를 극복하기 위해서 다양한 난독화 기법이 제안되었다. 안드로이드 환경에서는 안드로이드 SDK에 포함되어 배포되는 난독화 도구인 프로가드(Proguard)가 가장 널리 사용된다. 프로가드는 자바 소스 코드를 역공학 분석으로부터 보호할 수 있다. 그러나 이미지, 사운드, 데이터베이스와 같은 리소스를 보호하는 기능은 가지고 있지 않다. 본 논문에서는 안드로이드 앱의 리소스를 보호할 수 있는 리소스 난독화 기법을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제안하는 리소스 난독화 기법을 적용하면 효과적으로 리소스 도용을 예방할 수 있을 것으로 기대한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.17-21
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2022
In this study, we wanted to examine the new vulnerability 'Dirty Pipe' that is founded in Linux kernel. how it's exploited and what is the limitation, where it's existed, and overcome techniques and analysis of the Linux kernel package. The study of the method used the hmark[1] program to check the vulnerabilities. Hmark is a whitebox testing tool that helps to analyze the vulnerability based on static whitebox testing and automated verification. For this purpose of our study, we analyzed Linux kernel code that is downloaded from an open-source website. Then by analyzing the hmark tool results, we identified in which file of the kernel it exists, cvss level, statistically depicted vulnerabilities on graph which is easy to understand. Furthermore, we will talk about some software we can use to analyze a vulnerability and how hmark software works. In the case of the Dirty Pipe vulnerability in Linux allows non-privileged users to execute malicious code capable of a host of destructive actions including installing backdoors into the system, injecting code into scripts, altering binaries used by elevated programs, and creating unauthorized user profiles. This bug is being tracked as CVE-2022-0847 and has been termed "Dirty Pipe"[2] since it bears a close resemblance to Dirty Cow[3], and easily exploitable Linux vulnerability from 2016 which granted a bad actor an identical level of privileges and powers.
안드로이드 앱(Android app, APK)을 역공학하여 디컴파일된 소스 코드를 획득하는 것이 용이하다. 공격자는 디컴파일된 소스코드를 불법적으로 사용하여 경제적 이득을 얻거나 악성코드를 삽입하여 앱을 변조하기도 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 역공학 방지 방법을 사용하여 안드로이드 앱에 대한 불법 변조를 방지하는 APK 덮어쓰기 기법을 제안한다. 연구 대상은 임의 프로그래머에 의해 작성된 앱들이다. '대상 앱'(원본 앱)에 대해, 서버 시스템은 (1) 대상 앱의 복사본 생성, (2) 그 대상 앱을 암호화, (3) 복사본의 DEX (Dalvik Executable) 부분을 스텁(stub) DEX로 교체하여 스텁 앱 생성, (4) 암호화된 대상 앱 및 스텁 앱을 배포한다. 스마트폰 사용자는 암호화된 대상 앱 및 스텁 앱을 다운받는다. 스텁 앱이 스마트폰에서 실행될 때마다, 스텁 앱은 런처(launcher) 앱과 협력하여 암호화된 대상 앱을 복호화한 후 자신을 덮어쓰게 하여 원본 대상 앱이 실행되게 한다. 실행이 끝나면 복호화된 앱은 삭제된다. 제안 기법의 가능성을 검증하기 위해 여러 대중적인 앱들로 실험하여 보았다. 실험 결과, 제안 기법이 안드로이드 앱에 대해 역공학 및 변조 공격을 방지하는데 효과적임을 알 수 있다.
지역이나 전구 규모의 농업 생태계를 감시하기 위해 HDF 형식으로 제공되는 MODIS 원격 탐사자료가 사용되어 왔다. 대개의 경우, 다량의 영상자료들이 처리되어야 하기 때문에, 이들 자료의 처리 성능을 향상시키는 것이 유리하다. 본 연구는 HDF 파일을 처리할 수 있는 GDAL과 같은 라이브러리가 운영 체제나 배포 방식 등에 따른 처리속도의 차이를 확인하여 원격 탐사 자료 처리 시스템 구축을 지원하고자 하였다. 이를 위해, GDAL이 시스템에 설치되는 주요 조건들에 따라 MODIS 영상자료 처리 시간을 측정하고 비교하였다. 운영 체제(Ubuntu 및 openSUSE), 컴파일러(GNU 및 Intel), 설치 옵션 및 바이너리 패키지 조건을 조합하여 GDAL성능 비교가 이루어졌다. 각 조건에 따라 설치된 GDAL을 사용하여 MODIS 영상 중 대기측정 자료(MOD07)의 2차원 변수와 3차원 변수에 해당하는 총 10 종의 자료를 추출하였다. 자료처리에 소요된 구동 시간은 각 변수 값을 시스템 메모리에 저장하는 작업이 끝난 직후 측정되었다. 가장 좋은 성능을 보인 설치 조건은 Ubuntu에서 Intel Compiler를 사용하여 컴파일 된 GDAL을 사용하는 것이었다. OpenSUSE에서는 GNU와 Intel 컴파일러가 각각 2차원 자료와 3차원 자료를 처리하기 위한 작업에 효과적인 것으로 나타났다. 한편 "--with-hdf4=no" 옵션으로 컴파일 된 GDAL과 RPM package manager 버전의 GDAL의 경우, 다른 조건에 비해 상당히 낮은 성능을 보였다. 이러한 결과는 운영 체제나 컴파일러, 설치 옵션 등을 조정하여 원격 탐사자료 처리 도구의 속도를 개선할 수 있다는 것을 암시하였다. 특히, 원격 탐사 자료의 경우 다양한 형식으로 배포되므로, 이를 처리하는 라이브러리들이 최고의 성능을 발휘할 수 있는 조건을 탐색하고 이러한 결과의 공유가 후속연구에서 진행되어야 할 것으로 보인다.
무기체계 개발단계에서 전력화 공백을 방지하기 위한 제한된 개발기간 및 예산으로 인하여, 모든 운용환경을 반영하지 못한 설계내용, 예기치 못한 운용자의 실수 등으로 비롯되어 무기체계 양산 이후 운용단계에서 많은 문제점이 발생되고 있고, 그에 따른 기술변경 역시 증대되고 있다. 하지만 기술변경 시 수행되는 체계장비의 문제원인 분석 및 개선에 대한 내용들이 종합적으로 관리되지 못함으로써, 타 체계에 부착되는 유사장비들 개발 시 활용될 수 있는 중요한 실전 데이터가 일회성으로만 사용되고 있는 현실이다. 특히나 장비의 형상이 변경되거나 제품번호가 변경되는 하드웨어와 달리 소프트웨어 기술변경 내용은 심의제안서 상에 일부만 포함되며, 소스패키지와 실행파일의 버전이 변경되는 정도만 식별되는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 무기체계 소프트웨어 기술변경 원인분석 및 개선방안 데이터와 소프트웨어 기술지원 결과에 대한 데이터베이스를 구축하고, 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 위 활용방안을 통해 양질의 실전데이터를 유사장비 개발 시 선제적으로 적용함으로써 향후 개발되는 무기체계 소프트웨어 품질 확보에 기여할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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