정보과학회논문지 (Journal of KIISE)
Current Result Document :
| 한글제목(Korean Title) |
명령어 특성 요약을 사용한 신경망 기반 ROP 공격 탐지의 성능 개선 |
| 영문제목(English Title) |
Performance Improvement of Neural Network-based Detection of ROP Attacks using Abstraction of Instruction Features |
| 저자(Author) |
이현규
표창우
Hyungyu Lee
Changwoo Pyo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 48 NO. 05 PP. 0493 ~ 0500 (2021. 05) |
한글내용
(Korean 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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영문내용
(English Abstract) |
Return-oriented programming (ROP) is a program attack technique that executes code snippets in memory following an attacker-intended order using return instructions. This paper proposes a method of detecting ROP attacks using neural networks. The method reduces the size of the data by using abstraction of instruction features relevant to ROP attacks rather than entire bits of instructions and activates the neural networks only for 12 instructions after a return instruction. Our experiments on a web server, browser, and the necessary libraries show speedups of 9.6 and 1,403.1over DeepCheck and HeNet with an F1 score of 100.
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| 키워드(Keyword) |
프로그램 보안
귀환 지향 프로그래밍
실행시간 탐지
신경망
program security
return-oriented programming
runtime detection
neural network
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