데이터베이스를 이용한 난독화된 바이너리의 트레이스 분석

Q: 이 논문에서 정의한 난독화란 무엇인가?

프로그램의 내부 구조를 분석하기 어렵게 만드는 기술을 의미한다. 이는 바이너리 분석을 방해하여 프로그램의 로직이나 데이터 흐름을 파악하는 것을 어렵게 만드는 보안 기법으로 활용된다.

Q: 난독화된 바이너리의 실행 트레이스 분석 시 데이터베이스 활용이 주는 이점은 무엇인가?

연구 결과, 데이터베이스를 활용하면 트레이스 데이터를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있으며, 특히 Themida로 난독화된 파일의 메모리 읽기 분석 시 파일 직접 분석 방식보다 메모리 사용량을 현저히 감소시키는 효과가 있다.

황준형; 한태숙

학술대회자료

저자정보: 황준형 (한국과학기술원) 한태숙 (한국과학기술원)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2015 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

오류 신고하기

피인용 0

검색

초록·키워드

난독화된 바이너리는 구조가 복잡하게 변형되어 정적으로 분석하기 어려울 때가 많다. 이때 난독화된 바이너리도 원본 바이너리와 실행 결과는 같아야 한다는 점을 이용하여 동적으로 실행 트레이스를 생성해 분석하기도 한다. 난독화된 바이너리는 실행 결과에 영향을 주지 않는 명령을 다수 포함하고 있어 ... 전체 초록 보기

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2016-569-001681344

배경 및 목적
대상 및 방법론
분석 및 수행
결과 및 의의

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록·키워드

참고문헌

AI가 분석한 연구 핵심

이 논문의 한줄 요약

이 논문의 연구방법

본문·목차

DBpia Pick! 추천 자료

함께 본 자료

저자 정보

최근 본 자료 전체보기

피인용 자료 DBpia에 구축된 참고문헌을기준으로 집계되어, 타 사이트의피인용 수와 다를 수 있습니다.

댓글(0)

피인용 자료