dc.citation.endPage |
69 |
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dc.citation.number |
4 |
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dc.citation.startPage |
61 |
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dc.citation.title |
정보보호학회지 |
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dc.citation.volume |
32 |
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dc.contributor.author |
홍준화 |
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dc.contributor.author |
박찬민 |
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dc.contributor.author |
정성윤 |
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dc.contributor.author |
민지운 |
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dc.contributor.author |
유동연 |
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dc.contributor.author |
권용휘 |
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dc.contributor.author |
전유석 |
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dc.date.accessioned |
2023-12-20T17:05:11Z |
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dc.date.available |
2023-12-20T17:05:11Z |
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dc.date.created |
2023-12-19 |
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dc.date.issued |
2022-08 |
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dc.description.abstract |
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. |
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dc.identifier.bibliographicCitation |
정보보호학회지 , v.32, no.4, pp.61 - 69 |
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dc.identifier.issn |
1598-3978 |
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dc.identifier.uri |
https://scholarworks.unist.ac.kr/handle/201301/66739 |
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dc.identifier.url |
https://www.dbpia.co.kr/journal/articleDetail?nodeId=NODE11120852 |
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dc.language |
영어 |
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dc.publisher |
한국정보보호학회 |
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dc.title |
CMA 인식을 통한 메모리 안전성 강화 연구 |
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dc.type |
Article |
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dc.description.isOpenAccess |
FALSE |
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dc.type.docType |
Article |
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dc.description.journalRegisteredClass |
domestic |
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