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동적 기호 실행을 이용한 힙 메모리 OOB 취약점 자동 탐지 방법
Automated Method for Detecting OOB Vulnerability of Heap Memory Using Dynamic Symbolic Execution 원문보기

情報保護學會論文誌 = Journal of the Korea Institute of Information Security and Cryptology, v.28 no.4, 2018년, pp.919 - 928  

강상용 (전남대학교 정보보안협동과정) ,  박성현 (전남대학교 정보보안협동과정) ,  노봉남 (전남대학교 정보보안협동과정)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

OOB(Out-Of-Bounds)는 힙 메모리에서 발생하는 취약점 중 가장 강력한 취약점 중 하나이다. OOB 취약점을 이용하면 Array의 길이를 속여 해당 길이만큼의 메모리를 읽기 혹은 쓰기가 가능하기 때문에 공격자는 기밀 정보에 대한 무단 액세스를 악용할 수 있다. 본 논문에서는 동적 기호 실행쉐도우 메모리 테이블을 활용하여 힙 메모리에서 발생하는 OOB 취약점을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 먼저, 힙 메모리 할당 및 해제 함수 후킹을 통해 쉐도우 메모리 테이블을 구축한다. 이후 메모리 액세스가 발생할 때, 쉐도우 메모리를 참조하여 OOB가 발생할 수 있는지를 판단하고, 발생 가능성이 존재할 경우 크래시를 유발하는 테스트케이스를 자동으로 생성한다. 제안하는 방법을 활용할 경우, 취약한 블록 탐색에 성공한다면 반드시 OOB를 유발하는 테스트케이스를 생성할 수 있다. 뿐만 아니라 전통적인 동적 기호 실행과는 다르게 명확한 목표 지점을 설정하지 않더라도 취약점 탐색이 가능하다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Out-Of-Bounds (OOB) is one of the most powerful vulnerabilities in heap memory. The OOB vulnerability allows an attacker to exploit unauthorized access to confidential information by tricking the length of the array and reading or writing memory of that length. In this paper, we propose a method to ...

주제어

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

문제 정의

  • 본 논문에서 동적 기호 실행과 쉐도우 메모리 테이블을 활용하여 힙 메모리에서 발생하는 OOB 취약점을 자동으로 탐지하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법을 통해 취약한 블록 탐색에 성공한다면 반드시 크래시를 유발하는 테스트케이스를 생성할 수 있음을 증명했다.
  • 본 논문에서는 동적 기호 실행(dynamic symbolic execution)과 쉐도우 메모리 테이블(shadow memory table)의 활용을 통해 힙 메모리에서 발생하는 OOB 취약점을 자동으로 탐지하는 방법을 제안한다. 먼저, 힙 메모리 할당 및 해제 함수 후킹을 통해 쉐도우 메모리 테이블을 구축한다.

가설 설정

  • 입력값의 조건이 int x > 11일 경우 32번 라인에서 힙 오버플로우가 발생한다. 만약 퍼저가 11보다 작은 정수를 생성했다고 가정해보자. 이 경우, 해당 바이너리의 취약한 블록을 지나쳤음에도 불구하고 크래시가 발생하지 않는다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
OOB 취약점을 이용하여 공격자가 기밀 정보에 대한 무단 액세스를 할 수 있는 이유는 무엇인가? OOB(Out-Of-Bound)는 힙 메모리에서 발생하는 취약점 중 가장 강력한 취약점 중 하나이다. OOB 취약점을 이용하면 Array의 길이를 속여 해당 길이만큼의 메모리를 읽기 혹은 쓰기가 가능하기 때문에 공격자는 기밀 정보에 대한 무단 액세스를 악용할 수 있다. 민감한 데이터에 대한 액세스 권한이 있는 제품의 보급이 증가함에 따라 잠재적으로 악용될 가능성이 있는 시스템이 늘어나고, 자동화된 소프트웨어 검사 도구가 더 많이 필요하게 되었다[1-2].
본 논문에서 제안하는 힙 메모리 취약점 탐지 기법은 어떤 기술을 응용하는가? 제안하는 힙 메모리 취약점 탐지 기법은 동적 기호 실행(dynamic symbolic execution)과 address sanity check 기술을 응용한다. 먼저, 힙 메모리에 할당 및 해제가 발생했을 때마다 해당 영역을 쉐도우 메모리 테이블(shadow memory table)에 매핑(mapping)한다.
본 논문에서 힙 메모리에서 발생하는 OOB 취약점을 자동으로 탐지하는 방법을 제안하여 무엇을 증명하였는가? 본 논문에서 동적 기호 실행과 쉐도우 메모리 테이블을 활용하여 힙 메모리에서 발생하는 OOB 취약점을 자동으로 탐지하는 방법을 제안하였다. 제안하는 방법을 통해 취약한 블록 탐색에 성공한다면 반드시 크래시를 유발하는 테스트케이스를 생성할 수 있음을 증명했다. 뿐만 아니라 전통적인 동적 기호실행과는 다르게 명확한 목표 지점을 설정하지 않더라도 취약점 탐지가 가능하며, 최소한의 탐색으로 테스트케이스를 생성함으로써 경로 폭발 문제도 간접적으로 완화시킬 수 있었다.
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참고문헌 (16)

  1. Secunia. "Resources vulnerability review 2017". http://secunia.com/resources/vulnerability-review/introduction/. 

  2. C. Details. "Vulnerability distribution of CVE security vulnerabilities by type". http://www.cvedetails.com/vulnerabilities-by-types.php. 

  3. DARPA. "Cyber Grand Challenge". https://www.darpa.mil/program/cyber-grand-challenge 

  4. SEREBRYANY, K., BRUENING, D., POTAPENKO, A., AND VYUKOV, D. "AddressSanitizer: A fast address sanity checker". In Proceedings of USENIX Annual Technical Conference. 2012. 

  5. T. Avgerinos, A. Rebert, S. K. Cha, and D. Brumley. "Enhancing symbolic execution with veritesting". In Proceedings of the International Conference on Software Engineering (ICSE), pages 1083-1094. ACM, 2014. 

  6. Y. Shoshitaishvili, R. Wang, C. Hauser, C. Kruegel, and G. Vigna. "Firmalice - automatic detection of authentication bypass vulnerabilities in binary firmware". In Proceedings of the Symposium on Network and Distributed System Security (NDSS), 2015. 

  7. CVE Details, "The ultimate security vulnerability datasource", https://www.cvedetails.com/cve/CVE-2016-2385/. 

  8. P. Godefroid, M. Y. Levin, and D. Molnar. SAGE: Whitebox fuzzing for security testing. Communications of the ACM, 55(3):40-44, 2012. 

  9. V. Chipounov, V. Kuznetsov, and G. Candea. S2E: A platform for in-vivo multi-path analysis of software systems. In Proceedings of the Sixteenth International Conference on Architectural Support for Programming Languages and Operating Systems, ASPLOS XVI, pages 265-278. ACM, 2011. 

  10. D. Caselden et al. Transformation-aware Exploit Gen- eration using a HI-CFG. Tech. rep. University of Cal- ifornia, Berkeley, 2013. 

  11. S. K. Cha, T. Avgerinos, A. Rebert, and D. Brumley. Unleashing Mayhem on binary code. In Proceedings of the IEEE Symposium on Security and Privacy, 2012. 

  12. N. Stephens, J. Grosen, C. Salls, A. Dutcher, R. Wang, J. Corbetta, Y. Shoshitaishvili, C. Kruegel, and G. Vigna, "Driller: Augmenting fuzzing through selective symbolic execution," in NDSS'16. Internet Society, pp. 1-16. 2016. 

  13. I. Haller, A. Slowinska, M. Neugschwandtner, and H. Bos. Dowsing for overflows: A guided fuzzer to find buffer boundary violations. In Proceedings of the USENIX Security Symposium, 2013. 

  14. V. Ganesh, T. Leek, and M. Rinard. Taint-based directed whitebox fuzzing. In Proceedings of the International Conference on Software Engineering (ICSE), 2009. 

  15. Nicholas Nethercote and Julian Seward. "Valgrind: A framework for heavyweight dynamic binary instrumentation". In Proc. of the ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation (PLDI '07), pages 89-100, June 2007 

  16. Derek Bruening and Qin Zhao. "Practical memory checking with Dr. Memory". In Proc. of the International Symposium on Code Generation and Optimization (CGO '11), pages 213-223, April 2011. 

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