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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.3
- 수록면
- 24 - 32 (9page)
- DOI
- 10.5762/KAIS.2023.24.3.24
이용수
초록· 키워드
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인터넷과 연결된 IoT 장비들은 관리자의 감시를 벗어나 원격에 위치하고 있는 경우가 많아 악성 코드 주입 공격이나 코드 불법 복제의 위협에 노출되어 있다. 이러한 공격에 의한 침해 여부를 확인하기 위해 마이크로 프로세서 장치들에서 실행되는 명령어에 대한 역공학을 수행할 필요가 있다. 본 논문에서는 부채널 신호인 전자기파를 이용하여 Cortex-M4에서 사용하는 명령어를 분류하는 역어셈블러를 구현하였다. 특히, 전자기파 신호로부터 추출된 다중 피처를 이용하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 구현된 역어셈블러는 명령어 그룹을 분류하는 경우에는 93.35%, 그리고 그룹 내 명령어를 분류하는 경우에는 85.38%의 정확도를 보여 기존 단일 피처 기반 역어셈블러와 비교하여 높은 정확도로 분류될 수 있음을 확인하였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 부채널 정보를 이용한 역어셈블러
3. 역어셈블러 학습 데이터 파형 수집
4. 다중 피처 딥러닝 기반 역어셈블러
5. 실험 및 성능 평가
6. 결론
References
참고문헌 (15)
참고문헌 신청
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