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GCN 기반의 어셈블리 코드 학습 장치 및 방법과 이를 이용한 보안 약점 탐지 장치 및 방법

  • 기술번호 : KST2020011308
  • 담당센터 : 서울동부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-2155-3662
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요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 어셈블리 코드(assembly code)의 보안 약점 유무를 탐지하는 탐지 모델을 생성하는 학습 장치가 개시된다. 상기 학습 장치는 학습 데이터를 이루는 어셈블리 코드(assembly code)에 대응하고 노드(node)들과 엣지(edge)들로 구성된 CFG(Control Flow Graph)를 생성하는 CFG 생성부, 상기 노드들 각각을 미리 크기가 정해진 대응 행렬로 변환하는 벡터화부, 및 각각이 상기 노드들 중 하나와 대응되는 복수의 대응 행렬과 엣지 정보를 이용하여 학습 알고리즘을 학습시킴으로써 탐지 모델을 생성하는 학습부를 포함한다.
Int. CL G06F 21/56 (2013.01.01) G06F 40/40 (2020.01.01)
CPC
출원번호/일자 1020200014795 (2020.02.07)
출원인 고려대학교 산학협력단
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0097218 (2020.08.18) 문서열기
공고번호/일자
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보 대한민국  |   1020190014271   |   2019.02.07
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.02.07)
심사청구항수 9

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 고려대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 성북구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 이용준 서울특별시 광진구
2 최진영 서울특별시 노원구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 김홍석 대한민국 서울특별시 구로구 디지털로 **길 ***, ***호(구로동,JnK 디지털타워)(동진국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application		 2020.02.07 수리 (Accepted) 1-1-2020-0130583-39
2 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search		 2020.10.16 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
학습 데이터를 이루는 어셈블리 코드(assembly code)에 대응하고 노드(node)들과 엣지(edge)들로 구성된 CFG(Control Flow Graph)를 생성하는 CFG 생성부;상기 노드들 각각을 미리 크기가 정해진 대응 행렬로 변환하는 벡터화부; 및각각이 상기 노드들 중 하나와 대응되는 복수의 대응 행렬과 엣지 정보를 이용하여 학습 알고리즘을 학습시킴으로써 탐지 모델을 생성하는 학습부를 포함하는 탐지 모델 생성 장치
2 2
제1항에 있어서,상기 CFG 생성부는 각각이 상기 노드들 상호 간의 제어 흐름에 관한 정보를 나타내는 복수의 성분들을 포함하는 인접 행렬(adjacency matrix)을 생성하고,상기 엣지 정보는 상기 인접 행렬을 의미하는,탐지 모델 생성 장치
3 3
제1항에 있어서,상기 벡터화부는 word2vec을 이용하여 노드에 포함되는 단어들 각각과 단어들 각각에 대응하는 벡터값을 포함하는 룩업 테이블(lookup table)을 생성하고, 상기 룩업 테이블을 이용하여 노드에 포함된 명령어들 각각이 상기 대응 행렬의 각 행에 대응되도록 명령어에 포함된 단어를 대응되는 벡터값으로 변환하여 상기 대응 행렬을 생성하는,탐지 모델 생성 장치
4 4
제3항에 있어서,상기 대응 행렬의 행의 크기는 노드에 포함되는 명령어들의 개수와 동일하고, 상기 대응 행렬의 열의 크기는 상기 어셈블리 코드에 포함되는 명령어들 중 길이가 가장 큰 명령어의 길이와 동일한,탐지 모델 생성 장치
5 5
제1항에 있어서,상기 학습 알고리즘은 GCN(Graph Convolution Network)인,탐지 모델 생성 장치
6 6
제3항에 있어서,상기 대응 행렬의 행의 크기는 노드에 포함되는 명령어들의 개수와 동일하고, 상기 대응 행렬의 열의 크기는 상기 어셈블리 코드에 포함되는 제1 피연산자(operand)들 중 길이가 가장 큰 제1 피연산자의 길이와 상기 어셈블리 코드에 포함되는 제2 피연산자들 중 길이가 가장 큰 제2 피연산자의 길이와 '1'을 더한 값인,탐지 모델 생성 장치
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제6항에 있어서,상기 제1 피연산자 또는 제2 피연산자의 길이는 상기 제1 피연산자 또는 상기 제2 피연산자에 포함되는 상수와 변수의 개수를 의미하는,탐지 모델 생성 장치
8 8
제1항에 있어서,상기 탐지 모델 생성 장치는 상기 탐지 모델 생성 장치는 상기 탐지 모델을 이용하여 탐지 대상 어셈블리 코드의 보안 약점 유무를 결정하는 탐지부를 더 포함하는,탐지 모델 생성 장치
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탐지 대상 어셈블리 코드에 대응하고 노드들과 엣지들로 구성된 제2 CFG를 생성하는 제2 CFG 생성부;상기 노드들 각각을 미리 크기가 정해진 대응 행렬로 변환하는 제2 벡터화부; 및제1항 내지 제7항 중 어느 하나의 항에 의해 생성된 탐지 모델을 이용하여 상기 탐지 대상 어셈블리 코드의 보안 약점 유무를 결정하는 탐지부를 포함하는 탐지 장치
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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1 과학기술정보통신부 고려대학교 산학협력단 차세대정보.컴퓨팅기술개발 Web 응용을 위한 Seamless 자율전송네트워킹 제어 프레임워크