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소프트웨어 취약점 자동 수정 기술 소개 원문보기

情報保護學會誌 = KIISC review, v.28 no.2, 2018년, pp.27 - 32  

오학주 (고려대학교 컴퓨터학과)

초록
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최근들어 소프트웨어의 오류 및 취약점을 자동으로 수정하는 기술이 주목받고 있다. 소프트웨어의 오류를 수정하는 작업은 소프트웨어 개발 단계에서 매우 큰 비용이 소요된다. 본 글에서는 이를 자동화하는 기술인 소프트웨어 오류 자동 수정 기술에 대해서 소개하고 연구 동향을 살펴본다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 글에서는 C/C++ 언어로 작성된 프로그램에서 자주 발생하는 메모리 관리 오류(memory-leak,double-free, use-after-free)를 자동으로 수정하는 기술을 소개한다. 또한 지금까지 학계에 발표된 소프트웨어 오류 자동 수정 기법들 중 대표적인 기법 세가지를 선정하여 작동원리를 소개한다.

가설 설정

  • 테스트 케이스를 실행하면 오류가 일어날때 가장 빈번하게 실행되는 프로그램 영역을 알게 되고, 오류가 일어나지 않을때는 거의 실행되지 않는 곳을 알아낸다. Prophet은 이 지점에 오류의 원인이 담겨있다고 가정한다.
  • 여기서 GenProg이 가정하고 있는 것은 대부분의 오류들이 같은 프로그램의 다른 영역의 코드를 가져와서 쉽게 수정할 수 있다는 것이다 (Redundancy Assumption). 즉, 어느 한곳에서 프로그래머가 실수로 오류를 만들었어도 다른 비슷한 상황에서는 올바른 코들 작성했을 것이라는 가정이다. 예를 들어, C 프로그램에서 개발자가 어느 지점에서는 Null 값 체크를 빠뜨렸어도 다른 곳에서는 실수하지 않을 수 있다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
소프트웨어의 오류나 취약점을 수정하는 작업을 전적으로 도맡고 있는 객체는? 소프트웨어의 오류를 수정하는 작업은 실수하기 쉬우며 큰 비용과 노력을 필요로 하기 때문에 이를 자동화하는 기술이 있다면 매우 유용할 것이다. 소프트웨어의 오류나 취약점을 수정하는 작업은 현재 전적으로 사람에 의존하고 있다. 하지만 오류를 올바르게 고치고 유지보수 하는 것은 매우 까다롭고 오랜 시간이 걸리는 작업이다.
소프트웨어의 오류나 취약점을 수정하는 작업을 사람에 의존하지 않고 자동화하려는 이유는? 소프트웨어의 오류나 취약점을 수정하는 작업은 현재 전적으로 사람에 의존하고 있다. 하지만 오류를 올바르게 고치고 유지보수 하는 것은 매우 까다롭고 오랜 시간이 걸리는 작업이다.〔1,2〕 최근들어 활발하게 연구 되고 있는 프로그램 자동 수정(Automatic Program Repair) 기술은 이러한 디버깅 과정을 자동화함으로써 소프트웨어 개발 비용을 획기적으로 낮추고 소프트웨어의 안전성을 높일 수 있는 차세대 기술로 주목받고 있다.
메모리 관리 오류의 종류를 설명하시오. C/C++와 같이 메모리 관리를 자동으로 해주지 않는 프로그래밍 언어에서 가장 자주 발생하는 오류가 메모리 관리 오류이다. 메모리 관리 오류는 크게 세가지로 분류할 수 있는데, 할당한 메모리를 해제하지 않거나 너무 늦게 해제하는 오류(memory leak), 동일한 메모리를 두 번이상 해제하는 경우(double-free), 할당한 메모리를 너무 빨리 해제하여 해제된 메로리를 사용하게 되는 오류(use-after-free)이다. 이 세가지 오류 모두 C/C++로 작성된 프로그램에서 가장 자주 발생하는 오류들이며, 올바르게 패치가 이루어지지 않은 경우 심각한 문제를 일으킬 수 있다.
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참고문헌 (5)

  1. T. Britton et al. Reversible Debugging Software. 

  2. B. Liblit et al. Bug isolation via remote program sampling. In PLDI. 2003. 

  3. Weimer et al. Automatically Finding Patches using Genetic Programming. In ICSE. 2009. 

  4. Nguyen et al. SemFix: program repair via semantics analysis. In ICSE. 2013. 

  5. Fan Long and Martin Rinard. Automatic Patch Geneartion by Learning Correct Code. In POPL. 2016 

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