Peach 퍼징을 위한 파일 분석 데이터 자동 생성 모델
File Analysis Data Auto-Creation Model For Peach Fuzzing
0
조회
0
다운로드
1
인용
0
참고문헌
키워드
초록
소프트웨어가 산업 및 사회전반으로 저변을 확대함에 따라 소프트웨어의 취약점으로 인한 위험이 증가하고 있으며,소프트웨어의 취약점을 악용하는 사례도 빈번하게 나타나고 있다. 스마트 퍼징은 이러한 소프트웨어 취약점을 발견하기위한 자동화된 방법이다. 그러나 스마트 퍼징을 위해서는 우선 퍼징을 수행하고자 하는 대상 소프트웨어에 대한 데이터모델을 생성해야하며, 데이터 파일 및 소프트웨어 자체에 대한 분석이 필요하기 때문에 많은 자원이 소모된다. 따라서효율적인 스마트 퍼징을 위해서 데이터 모델을 자동으로 생성하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 데이터 입력파일에 대한 분석을 통해서 스마트 퍼징을 위한 데이터 모델을 자동으로 생성하기 위한 프레임워크를 제안하고 이를 구현함으로서 소프트웨어 취약점 발견에 도움을 줄 것으로 기대한다.
Abstract
The rapid expansion of the software industry has brought a serious security threat and vulnerability. Many softwares areconstantly attacked by exploit codes using security vulnerabilities. Smart fuzzing is automated method to find softwarevulnerabilities. However, Many resources are consumed in fuzzing, because the fuzzing needs to create data model for targetsoftware and to analyze a data file and software binary. Therefore, The automated method for efficient smart fuzzing is neededto develop the automated data model. In this paper, through analysing the input file format and optimizing the data structure,we propose an efficient data modeling framework for smart fuzzing and implement the framework for detect software vulnerabilities.
참고문헌 (8)
- 김민호, "레지스트리관련 통계 정보를 이용한 악성코드 분석 프레임워크", 한국정보기술학회논문지, 10(9), pp.97~104 (2012), 한국정보기술학회
- 2013 Internet Security Threat Report, Volume 18, "Symantec", ~ (2013)
- IBM X-Force 2013 Mid-Year Trend and Risk Report, "IBM", ~ (2013)
- A. Takanen, "Fuzzing for software security testing and quality assurance" (2008), Artech House Publishers
- Zhao Zhang, "An Efficient Mutation-Based Fuzz Testing Approach for Detecting Flaws of Network Protocol", Computer Science & Service System International Conference, pp.814~817 (2012)
- Sofia Bekrar, "A Taint Based Approach for Smart Fuzzing", Software Testing and Verification and Validation (ICST) IEEE Fifth International Conference, pp.818~825 (2012)
- "filefuzz"[URL]
- "ioctlfuzzer"[URL]