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문제 정의
- iOS 시스템에는 3~400여개의 파일의 존재하고 있기에 속도가 느릴 경우 비교 결과를 추출하는데 많은 시간을 소모해야 한다는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 기존의 대용량 악성코드 그룹화를 위하여 연구개발한 코드 필터링 기반의 코드 유사도 기법 연구[5]를 응용하여 iOS 환경에 최적화된 코드 유사도 연구를 수행하고자 한다.
- 최근 관심을 받고 있는 코드 유사도 연구 기술로는 실행 코드의 흐름이나 함수간의 흐름(Control Flow Graph ) 등을 분석하는 방법과 함수 내의 명령어나 주로 사용되는 커널의 기능 등을 나열하여 트리를 만들어 비교 하는 Abstract Syntax Tree 기술 등이 있다. 본 연구에서는 앞서 설명한 알고리즘을 이용한 기존 솔루션을 분석하고 발전 방향을 연구하고자 한다.
- 앞서 설명한 패치 파일 수집 단계에서는 기존 도구 및 기존 개념을 수행하였지만 이는 본 연구단계를 위한 필수요소로써 진행한 것이다. 본 연구의 핵심 부분으로 패치된 파일의 함수간 비교를 위한 코드 필터링(Code Filtering) 단계를 거치고 비교하고자 한다.
- 따라서 소스코드가 공개되어 있지 않은 실행파일에 대한 코드 유사도 연구가 필요하다. 이에 따라 기존의 소스코드가 공개되지 않은 Windows를 대상으로 이루어진 코드 유사도 연구를 분석하고 iOS 환경에 최적화된 코드 유사도 연구를 수행하고자 한다.
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