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자료유형
학술저널
저자정보
장두혁 (한성대학교) 김선민 (한성대학교) 허준영 (한성대학교)
저널정보
한국소프트웨어감정평가학회 한국소프트웨어감정평가학회논문지 한국소프트웨어감정평가학회 논문지 제17권 제2호
발행연도
2021.12
수록면
39 - 46 (8page)
DOI
10.29056/jsav.2021.12.05

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악성코드를 분석하여 방어하기 위해, 함수 위치 정보 등을 분석 방식으로 리버스 엔지니어링을 활용한다. 하지만, 스트립 된 바이너리는 함수 심볼 정보가 제거되어 함수 위치 등의 정보를 찾기가 쉽지 않다. 이를 해결하기 위해, BAP, BitBlaze IDA Pro 등 다양한 바이너리 분석 도구가 존재하지만, 휴리스틱을 기반으로 하므로 일반적인 성능이 우수하진 못하다. 본 논문에서는 재귀 하강 방식으로 역 어셈블리어에 대응되는 바이너리를 데이터로 N-byte 기법의 알고리즘을 제시해 LSTM 기반 모델을 적용하여 함수정보를 추출하는 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안 기법이 수행 시간과 정확도 면에서 기존 기법들보다 우수함을 보였다.
#양방향 순환신경망 #함수정보 #머신러닝 #순환신경망 #역어셈블 엔지니어링 #스트립 바이너리 #Bidrectional RNN #Function information #Machine Learning #N-byte #RNN #Reverse Engineering #Stripped Binary

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박동혁 / 2016 / DEX 파일을 이용한 효율적인 안드로이드 변종 악성코드 탐지 기술 / 정보보호학회논문지 26(4):895~902 dbpia CHA, Sang-Gil / 2018 / Software Security and Binary Analysis / Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers 36(3):11~16 google schola 김태은 / 2019 / 바이너리 취약점의 자동 탐색을 위한 동적분석 정보 기반 하이브리드 퍼징 연구 / 한국산학기술학회논문지 20(6):541~547 dbpia 정호철 / 2019 / 에너지인터넷에서 1D-CNN과 양방향 LSTM을이용한 에너지 수요예측 / 전기전자학회논문지 23(1):134~142 dbpia 황성운 / 2012 / 실행코드 취약점 분석 프로세스 방법론 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 12(5):237~242 Crossref

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