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학술저널
저자정보
홍준화 (울산과학기술원) 박찬민 (울산과학기술원) 정성윤 (울산과학기술원) 민지운 (울산과학기술원) 유동연 (울산과학기술원) 권용휘 (버지니아 주립대) 전유석 (울산과학기술원)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회지 정보보호학회지 제32권 제4호
발행연도
2022.8
수록면
61 - 69 (9page)

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C/C++에는 다수의 메모리 취약점이 존재하며 ASan은 낮은 오버헤드와 높은 탐지율로 이러한 메모리 취약점을 탐지하기 위해 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 상용 프로그램 중 다수는 메모리를 효율적으로 사용하기 위해 Custom Memory Allocator(CMA)를 구현하여 사용하며, ASan은 이러한 CMA로부터 파생된 버그를 대부분 탐지하지 못한다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 LLVM IR 코드를 RNN 신경망에 학습하여 CMA를 탐지하고, ASan이 CMA를 식별할 수 있도록 수정하여 CMA로부터 파생된 메모리 취약점을 탐지할 수 있는 도구인 CMASan을 제안한다. ASan과 CMASan의 성능 및 CMA 관련 취약점의 탐지 결과를 비교·분석하여 CMASan이 낮은 실행시간 및 적은 메모리 오버헤드로 ASan이 탐지하지 못하는 메모리 취약점을 탐지할 수 있음을 확인하였다.

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 배경지식
Ⅲ. 디자인
Ⅳ. 구현
Ⅴ. 실험
Ⅵ. 결과
Ⅶ. 결론
참고문헌

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