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김민호 (전남대학교) 박성빈 (전남대학교) 윤지노 (전남대학교) 김민수 (목포대학교) 노봉남 (전남대학교)
저널정보
한국정보보호학회 정보보호학회논문지 정보보호학회논문지 제24권 제2호
발행연도
2014.4
수록면
327 - 333 (7page)

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소프트웨어가 산업 및 사회전반으로 저변을 확대함에 따라 소프트웨어의 취약점으로 인한 위험이 증가하고 있으며, 소프트웨어의 취약점을 악용하는 사례도 빈번하게 나타나고 있다. 스마트 퍼징은 이러한 소프트웨어 취약점을 발견하기 위한 자동화된 방법이다. 그러나 스마트 퍼징을 위해서는 우선 퍼징을 수행하고자 하는 대상 소프트웨어에 대한 데이터 모델을 생성해야하며, 데이터 파일 및 소프트웨어 자체에 대한 분석이 필요하기 때문에 많은 자원이 소모된다. 따라서 효율적인 스마트 퍼징을 위해서 데이터 모델을 자동으로 생성하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터 입력파일에 대한 분석을 통해서 스마트 퍼징을 위한 데이터 모델을 자동으로 생성하기 위한 프레임워크를 제안하고 이를 구현함으로서 소프트웨어 취약점 발견에 도움을 줄 것으로 기대한다.
#Smart fuzzing #Data Analysis #Data Model

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 파일 분석을 통한 자동화 데이터 모델 생성 메커니즘
Ⅳ. 데이터 모델 자동 생성 프레임워크
Ⅴ. 결론
References

참고문헌 (8)

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1. [학술지(정기간행물)] - 김민호 / 2012 / 레지스트리관련 통계 정보를 이용한 악성코드 분석 프레임워크 / 한국정보기술학회논문지 10 (9) : 97 ~ 104 dbpia 2. [보고서] - Symantec / 2013 / 2013 Internet Security Threat Report, Volume 18 google schola 3. [보고서] - IBM / 2013 / IBM X-Force 2013 Mid-Year Trend and Risk Report google schola 4. [단행본] - A. Takanen / 2008 / Fuzzing for software security testing and quality assurance / Artech House Publishers google schola 5. [학술대회논문] - Zhao Zhang / 2012 / An Efficient Mutation-Based Fuzz Testing Approach for Detecting Flaws of Network Protocol / Computer Science & Service System International Conference : 814 ~ 817 google schola

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