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Intel VT 기술을 이용한 Xen 기반 동적 악성코드 분석 시스템 구현 및 평가
김태형(Taehyoung Kim),김인혁(Inhyuk Kim),엄영익(Young Ik Eom),김원호(Won Ho Kim) 한국정보과학회 2010 정보과학회논문지 : 시스템 및 이론 Vol.37 No.5
악성코드를 분석하기 위한 기법에는 다양한 방법들이 존재한다. 하지만 기존의 악성코드 분석 기법으로는 악성코드들의 동작들을 정확하게 분석하는 것이 점점 어려워지고 있다. 특히, 분석 시스템들이 악성코드의 안티-디버깅 기술에 의해 감지되기 쉽고, 실행속도 등 여러 가지 한계점을 보임에 따라 이를 해결할 수 있는 분석 기법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 동적 코드 분석을 위한 기본 요구사항인 명령어 단위 분석 및 메모리 접근 추적 기능을 제공하는 동적 코드 분석 시스템을 설계 및 구현한다. 그리고 DLL 로딩 추적을 통한 API 호출 정보를 추출하여, 다양한 실행 코드들을 분석 할 수 있는 기반 환경을 구축한다. 제안 시스템은 Intel의 VT 기술을 이용하여 Xen 기반으로 전가상화 환경을 구축하였으며, 게스트에서는 윈도우즈 XP가 동작할 수 있도록 하였다. 제안 시스템을 이용하여 대표적인 악성코드들을 분석해 봄으로써 제안 시스템 각각의 기능들의 활용을 살펴보고, 제안 시스템이 악성코드들을 정확하게 분석및 탐지함을 보여준다. There are several methods for malware analyses. However, it is difficult to detect malware exactly with existing detection methods. Especially, malware with strong anti-debugging facilities can detect analyzer and disturb their analyses. Furthermore, it takes too much time to analyze malware. In order to resolve these problems of current analyzers, more improved analysis scheme is required. This paper suggests a dynamic binary instrumentation which supports the instruction analysis and the memory access tracing. Addtionally, by supporting the API call tracing with the DLL loading analysis, our system establishes the foundation for analyzing various executable codes. Based on Xen, full-virtualization environment is built using Intel's VT technology. Windows XP can be used as a guest. We analyze representative malware using several functions of our system, and show the accuracy and efficiency enhancements in binary analyses capability of our system.
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동적 바이너리 계측을 이용한 최적화된 프로그램의 정확한 베이직 블록 커버리지 측정
정은지(Eunji Jeong),오진석(Jinseok Oh),문수묵(Soo-Mook Moon),오광근(KwangKeun Oh),오영근(YoungKeun Oh) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.5
코드 커버리지는 소프트웨어 테스팅에서 가장 기초적인 측정 항목 중 하나이다. 하지만 리소스가 부족한 임베디드 환경에서 프로그램의 코드 커버리지를 정확하게 측정하는 것은 어렵다. 먼저, 최적화를 생략하거나 추가 계측 코드를 삽입하는 기존의 방법은 프로그램 바이너리의 크기를 증가시키므로 메모리가 부족한 환경에서 적용하기 어렵다. 그리고 소스 코드를 컴파일할 때 코드를 최적화하는 과정에서 커버리지 측정 위치가 불명확해지기 때문에, 코드 커버리지를 정확하게 측정하기 어렵다. 본 논문에서는 위의 문제를 해결하여, 동적 바이너리 계측을 이용하여 메모리 증가 없이 베이직 블록 커버리지를 최대 99.9% 정확도로 측정할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. Code coverage analysis is a basic measure in software testing. However, analyzing code coverage in embedded system has several issues, mainly related to the resource limitations. First, existing methodologies, like disabling optimization or inserting additional instrumentation code, increase code size, so it is impossible to adopt for some embedded system which has small memory space. Second, aggressive compiler optimization is needed in embedded system to reduce code size, so it gets harder to analyze the program accurately. In this paper, we present a new coverage analysis framework to overcome these problems. Our framework can measure the basic block coverage of optimized program without increasing code size, with safety up to 99.9%.
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가상화 환경에서 임베디드 시스템을 위한 모니터링 프레임워크와 디버깅 시스템
한인규(Inkyu Han),임성수(Sungsoo Lim) 한국정보과학회 2015 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.21 No.12
효과적인 모니터링은 시스템을 진단하여 안정성을 향상시킨다. 하지만 타겟 시스템이 고장나거나 모니터링 시스템이 악의적인 공격을 당하면 신뢰성 있는 모니터링을 할 수 없다. 본 논문에서는 가상화를 이용하여 타겟 시스템이 고장나도 지속적인 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고 해당 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 동적 바이너리 계측을 이용하였고, 하이퍼바이저 계층에서 해당 작업을 수행하기 때문에 상위에 있는 운영체제 종류에 상관없이 사용가능한 유연성과 격리성으로 시스템의 안정성을 보장한다. 또한 특별한 디버깅 장비가 필요 없기 때문에 모니터링 비용 면에서 이점을 가져올 수 있다. 본 프레임워크의 소개와 함께 이를 사용한 디버깅 기능을 소개한다. 모니터링 시스템으로 인한 오버헤드를 알기 위해 연산 성능, 메모리 성능, 메모리 대역폭을 측정하였으며 메모리 성능에서 추가 오버헤드가 2% 발생했다. Effective profiling diagnoses the failure of the system and informs risk. If a failure in the target system occurs, it is impossible to diagnose more than one of the exiting tools. In this respect, monitoring of the system based on virtualization is useful. We present in this paper a monitoring framework that uses the characteristics of hardware virtualization to prevent side-effects from a target guest, and uses dynamic binary instrumentation with instruction-level trapping based on hardware virtualization to achieve efficiency and flexibility. We also present examples of some applications that use this framework. The framework provides tracing of guest kernel function, memory dump, and debugging that uses GDB stub with GDB remote protocol. The experimental evaluation of our prototype shows that the monitoring framework incurs at most 2% write memory performance overhead for end users.
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