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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이경우
- 발행연도
- 2017
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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전자기기나 마이크로프로세서(Micro Processor)에서 부채널 (Side channel) 분석의 한 분야인 소모전력량(Power Consumption) 분석을 통한 실행 코드의 분석 방법 및 침입 탐지를 위한 기반연구는 지속적으로 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구는 고해상도의 전력량 분석(Power Analysis) 장비나 전자기장 분석 (EMI, Electro Magnetic Interference) 장비를 통해서 분석 할 수 있는 만큼 그 비용과 장비의 크기 면에서 주로 대형 기간망(Infrastructure)을 목표로 연구 되어 왔다. 그러나 빠르게 발전하며 소형화되는 휴대용 디바이스 특히 스마트 폰에서의 설계 대비 비용 문제가 상용화를 가로 막는 어려운 측면이다.
현재 스마트 폰에서는 배터리 모듈에 기반한 파워 분석(BMU)에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 이를 일반 소프트웨어(Software)에 침입 탐지에 적용하기에는 파워 분석(Power Analysis) 장비를 통한 그것에 비해, 표본 추출 률(Refresh Sampling Rate)이 낮아 기존의 마이크로 프로세서(Micro Processor)에서의 파워 분석과 비교하여 코드 분석을 통해 칩입 및 악성 소프트웨어 (Malware)를 감지하는 데는 한계가 있다.
이 논문에서는 그럼에도 불구하고 전지 관리 유닛(BMU, Battery Management Unit)을 활용하고 프로세스 실행을 추적하여 위치(Location)에 기반한 에너지 탐지(Detection)을 이용해 어떻게 효율적으로 인가되지 않은 사용 프로그램 애프리케이션(Application)을 찾아 낼 수 있을 것인지에 대해 논의 한다.
이러한 전력 분석(Power Consumption Analysis)을 통한 불법 소프트웨어 탐지를 구현하기 위한 선행 연구는 기존의 소프트웨어에 기반한 불법 소프트웨어 탐지 (Malware detection) 분야와 전력의 지문화 (PFP,Power fingerpringting)를 통한 하드웨어 기반한 분석등 두 분야로 나뉘어 진다. 본 논문은 소프트웨어 환경에서 시계열 전력 정보의 지문화 (Time based data of Power fingerpringting)를 접목 시키는 기법을 제안 한다.
본 논문에서 제안한 기법은, 기존 하드웨어에 기반한 파워 분석 감지 (Power analysis detection) 방식에 비해서는 정확도가 떨어질 수 있지만, 오늘날의 스마트폰과 같은 소프트웨어 기반 제품에 적용이 가능하며, 기존 백신 방식의 안티 맬웨어 방식과 달리 악성 소프트웨어의 실시간 탐지가 가능하다.
현재 스마트 폰에서는 배터리 모듈에 기반한 파워 분석(BMU)에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나 이를 일반 소프트웨어(Software)에 침입 탐지에 적용하기에는 파워 분석(Power Analysis) 장비를 통한 그것에 비해, 표본 추출 률(Refresh Sampling Rate)이 낮아 기존의 마이크로 프로세서(Micro Processor)에서의 파워 분석과 비교하여 코드 분석을 통해 칩입 및 악성 소프트웨어 (Malware)를 감지하는 데는 한계가 있다.
이 논문에서는 그럼에도 불구하고 전지 관리 유닛(BMU, Battery Management Unit)을 활용하고 프로세스 실행을 추적하여 위치(Location)에 기반한 에너지 탐지(Detection)을 이용해 어떻게 효율적으로 인가되지 않은 사용 프로그램 애프리케이션(Application)을 찾아 낼 수 있을 것인지에 대해 논의 한다.
이러한 전력 분석(Power Consumption Analysis)을 통한 불법 소프트웨어 탐지를 구현하기 위한 선행 연구는 기존의 소프트웨어에 기반한 불법 소프트웨어 탐지 (Malware detection) 분야와 전력의 지문화 (PFP,Power fingerpringting)를 통한 하드웨어 기반한 분석등 두 분야로 나뉘어 진다. 본 논문은 소프트웨어 환경에서 시계열 전력 정보의 지문화 (Time based data of Power fingerpringting)를 접목 시키는 기법을 제안 한다.
본 논문에서 제안한 기법은, 기존 하드웨어에 기반한 파워 분석 감지 (Power analysis detection) 방식에 비해서는 정확도가 떨어질 수 있지만, 오늘날의 스마트폰과 같은 소프트웨어 기반 제품에 적용이 가능하며, 기존 백신 방식의 안티 맬웨어 방식과 달리 악성 소프트웨어의 실시간 탐지가 가능하다.
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