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보안 정보 보호를 위한 프로그램 데이터 근원 분석
Tracking Sensitive Data Source for Secret Information Protection 원문보기

한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회, 2016 Oct. 27, 2016년, pp.426 - 428  

안선우 (서울대학교 전기정보공학과) ,  신장섭 (서울대학교 전기정보공학과) ,  방인영 (서울대학교 전기정보공학과) ,  백윤흥 (서울대학교 전기정보공학과)

초록
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컴퓨터 시스템은 악성 프로그램 또는 프로그램의 취약점을 통한 해커의 공격 등 위험에 항시 노출되어 있다. 따라서 이러한 컴퓨터 시스템에서 처리되는 보안적으로 중요한 데이터는 언제나 노출될 위험이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 보안적으로 중요한 데이터의 처리 과정을 다른 프로그램 부분과 분리하여 다른 프로그램 부분의 취약점을 통해 해당 데이터까지 위험에 노출되는 것을 막으려는 연구들이 있다. 이러한 연구들에서 필요한 것은 보안적으로 중요한 데이터가 프로그램 상에서 처리되는 시작점을 찾고, 해당 데이터가 처리되는 부분을 분석하는 것이다. 본 연구에서는 그 중 첫 번째 문제를 자동적으로 풀기 위한 컴파일러 기반 분석 도구를 개발하였다.

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

문제 정의

  • OpenSSL을 분석해본 결과, 해당 경로를 나타내는 char* 형 변수는 찾기가 매우 쉬운 반면, 해당 경로에서 비밀키를 읽어오는 fopen 시스템 콜의 위치는 바로 찾기가 쉽지 않았다. 따라서, 본연구에서는 이런 작업을 자동적으로 처리할 수 있는 보안 데이터 근원 분석 도구를 개발하였다. 도구를 사용하기 위해서는 개발자가 프로그램 소스 코드 상에서 보안적으로 중요한 데이터 파일 경로를 나타내는 char* 변수에 __attribute__ ((annotate(“sensitive”))) 와 같은 표시를 한다.
  • 개발자가 이를 수작업으로 행하는 것은 시간과 정확성 측면에서 생산적이지 못하다. 본 연구에서는 그 중 첫 번째로 개발자가 간단한 프로그램 상의 표시를 통해 보안적으로 중요한 데이터가 입력되는 시작점을 찾아주는 컴파일러 기반 도구를 개발하였다. 이를 위해 Pointer Alias 정보를 제공해 주는 Data Structure Analysis [2]를 사용하였다.
  • 최근 보안 솔루션으로 제시되고 있는 분리(isolation) 기반의 기법들을 효율적으로 이용하기 위해서는 프로그램에서 보안적으로 중요한 부분을 분리해 내는 것이 필요하다. 본 연구에서는 이를 자동으로 수행하기 위한 첫 단계로, 보안 정보 근원을 분석하는 도구를 개발하였다. 추후 이 결과를 바탕으로 보안 데이터 처리 부분을 추출하는 연구를 할 계획이다.
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