데이터 흐름분석을 통한 심볼이 제거된 임베디드 시스템의 취약점 탐지
Detecting Vulnerabilities in Symbol-Deprived Embedded Systems with Data Flow Analysis
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초록
IoT 펌웨어의 취약점을 탐지하는 기존의 정적분석 방법은 심볼이 제거되었거나 정적으로 연결되지 않은 바이너리를 다룰 때 확장성과 정확도에 어려움을 겪는다. 88개의 펌웨어를 조사한 결과, 벤더사별로 동일한 SDK를 사용한다. 이런 특징을 활용해 본 연구에서는 Source 함수를 식별하기 위해 바이너리 Diffing과 Reaching Definition Analysis를 활용하여 기존 정적 분석 도구가 놓칠 수 있는 버그를 탐지했다. 기존 연구외에도 새로운 데이터셋을 구축해 테스트해서 5개의 CVE취약점을 식별하고 4개의 신규 취약점을 식별했다. 그 결과, 우리의 접근 방식이 중요한 취약점을 식별한다는 것을 입증했다.
Abstract
Detecting vulnerabilities in IoT firmware using traditional static analysis methods faces challenges in scalability and accuracy when dealing with binaries that are stripped of symbols or not statically linked. Our investigation of 88 firmware samples revealed that vendors often utilize the same SDK. Leveraging this characteristic, our research employs binary diffing and reaching definition analysis to identify source functions, uncovering bugs that conventional static analysis tools may miss. In addition to existing studies, we created a new dataset for testing and cover five CVEs and uncover four new vulnerabilities. The results demonstrate that our approach effectively identifies critical vulnerabilities.