생성형 AI 기반 난독화 기법 적용 자동화 프레임워크 설계
Design of an Automated Framework for Applying Generative AI-Based Source Code Obfuscation Techniques
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초록
소스 코드 난독화는 소프트웨어 보안과 지적 재산 보호를 위해 사용되는 중요한 기술이다. 기존의소스 코드 난독화 작업은 수작업이나 난독화 도구에 의한 고정된 알고리즘에 의존해 유연성이 부족하며 난독화된 코드의 품질과 복잡성을 효과적으로 제어하기 어렵다. 그러나 위협 모델에 따라 요구되는 난독화 수준이 달라지므로 다양한 난독화 수준과 복잡성을 유연하게 조정할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 GPT-4o를 활용하여 원본 소스 코드를 난독화된 소스 코드로 자동 생성하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 12개의 난독화 기법을 기반으로 프롬프트를 생성해GPT-4o에 입력으로 사용한다. 생성된 난독화 소스 코드의 실행 결과를 검증하여 원본과 동일한 의도를 유지하는지 확인한다. 실험 결과, 제안된 프레임워크는 난독화된 소스 코드 60개 중 48개가 원본과동일하게 의도한 대로 성공적으로 실행되었으며 난독화 기법도 제대로 적용된 것을 확인하였다.
Abstract
Source code obfuscation is an essential technique for software security and intellectual property protection. Traditional source code obfuscation methods depend on human-driven processes or predefined algorithms implemented by obfuscation tools. As a result, it becomes difficult to effectively manage the quality and complexity of obfuscated code. However, given that the required level of obfuscation differs based on the threat model, we need to develop techniques that can flexibly adjust the level and complexity of obfuscation. This paper proposes an automated framework that generates obfuscated source code from original source code using GPT-4o. The proposed framework generates prompts based on 12 obfuscation techniques and utilizes these prompts as input to GPT-4o. The generated obfuscated source code is executed and verified to ensure that it maintains the same intended functionality as the original code. Experimental results demonstrate that the proposed framework successfully executed 48 out of 60 obfuscated source codes while effectively applying the intended obfuscation techniques.