디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
디지털 포렌식 소프트웨어의 처리되지 않은 예외 분석에 있어서 타입 정보 기반 정교화
http://doi.org/10.5626/JOK.2023.50.12.1071
본 논문에서는 포렌식 과정의 신뢰성을 높이기 위하여 파이썬으로 작성된 디지털 포렌식 소프트웨어의 처리되지 않은 예외를 사전에 검출하는 기법을 설계한다. 처리되지 않은 예외 검출에 있어서 일반적으로 사용되는 집합 제약식 기반 분석 방법을 기반으로 하며 이 과정에서 발생할 수 있는 허위 경보를 줄이기 위해 Pyright의 타입 분석 기능을 결합한다. 파이썬의 리스트나 딕셔너리 등 특정 타입에서는 발생할 수 없는 키가 없는 오류나 첨자 범위 오류 등의 예외들을 제거함과 아울러 모듈 내 지점들의 종속관계를 나타내는 트리를 이용하여 경보의 중복 검출을 제거한다. 개발한 정적 분석기를 디지털 포렌식 소프트웨어 분석 모듈 9 개의 벤치마크에서 수행시킨 결과는 기존에 찾지 못한 키가 없는 오류, 첨자 범위 오류, 0으로 나누기 오류 등 3 가지 패턴의 예외 발생 지점 10 개를 특정함과 아울러 각 벤치마크에 대해 평균 84%, 최대 89%의 허위 경보를 제거함을 보인다.
4세대 CKKS 동형암호 틀을 지원하는 딥뉴럴넷 특화 동형암호 최적화 컴파일러 HedgeHog
이동권, 이계진, 김수찬, 송우성, 이도형, 김훈, 조승한, 박규연, 이광근
http://doi.org/10.5626/JOK.2022.49.9.743
우리는 기존보다 사용하기 쉬운 상위 입력언어를 사용하면서도 결과물 코드의 성능이 뛰어난 새로운 4세대 동형암호 최적화 컴파일러 HedgeHog를 개발하였다. 동형암호 기술은 그 유용성에도 불구하고 동형암호에 대한 전문지식이 없는 사용자의 입장에서는 직접 성능 좋은 동형암호 코드를 작성하는 것이 매우 어렵기 때문에, 상위 입력언어를 동형연산 코드로 자동변환해주는 동형 컴파일러 기술의 중요도는 매우 높다. 하지만 대부분의 기존 동형 컴파일러들은 4세대 이전의 동형암호 틀을 기반으로 하여 실수연산을 지원하지 못하기 때문에 뉴럴넷이나 통계분석 등의 분야에 쓰일 수는 없는 실정이다. 또한 4세대 동형암호 틀을 기반으로 하는 기존 동형 컴파일러들도 덧셈, 곱셈 등의 하위 연산자들을 기반으로 한 입력언어를 사용하고 있기에 뉴럴넷 모델 등의 상위 프로그램을 기술하기 어렵다는 단점이 있고, 이 과정에서 불필요한 연산자들이 사용되어 비효율적인 결과물 코드를 생성할 위험성이 높다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위해 뉴럴넷 핵심 상위 연산자를 포함하는 입력언어 코드를 동형연산 코드로 자동변환해주는 최적화 컴파일러 HedgeHog를 개발하였다. HedgeHog는 기존 최고수준 4세대 동형 컴파일러인 EVA에 비해 최대 22%의 성능향상을 보인다.
