명령어 특성 요약을 사용한 신경망 기반 ROP 공격 탐지의 성능 개선Performance Improvement of Neural Network-based Detection of ROP Attacks using Abstraction of Instruction Features
- Other Titles
- Performance Improvement of Neural Network-based Detection of ROP Attacks using Abstraction of Instruction Features
- Authors
- 이현규; 표창우
- Issue Date
- 2021
- Publisher
- 한국정보과학회
- Keywords
- program security; return-oriented programming; runtime detection; neural network; 프로그램 보안; 귀환 지향 프로그래밍; 실행시간 탐지; 신경망
- Citation
- 정보과학회논문지, v.48, no.5, pp.493 - 500
- Journal Title
- 정보과학회논문지
- Volume
- 48
- Number
- 5
- Start Page
- 493
- End Page
- 500
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hongik/handle/2020.sw.hongik/15766
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.5.493
- ISSN
- 2383-630X
- Abstract
- 귀환 지향 프로그래밍(Return-Oriented Programming(ROP))은 메모리에 적재되어 있는 코드 조각들을 귀환 명령을 사용하여 원하는 순서대로 실행하는 프로그램 공격 기법이다. 이 논문은 신경망을 사용하여 ROP 공격을 효율적으로 탐지하는 방법을 제안하고 있다. 이 방법은 명령어 특징을 나타내는 요약을 사용하여 데이터의 크기를 축소시키고, 귀환 명령 이후에 실행되는 12개의 명령에 대해서만 신경망을 가동한다. 웹 서버와 브라우저, 그리고 이들 실행에 필요한 라이브러리를 사용한 실험에서 F1 점수 100을 유지하는 가운데 DeepCheck과 HeNet보다 각각 9.6배, 그리고 1,403.1배의 속도 향상을 보였다.
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Collections - College of Engineering > Computer Engineering > Journal Articles
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