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GPU 코드 메모리에 적용할 수 있는 CUDA 메모리 페이지 스캔 및 CUDA 함수 위치 탐색 방법

  • 기술번호 : KST2020004675
  • 담당센터 : 대전기술혁신센터
  • 전화번호 : 042-610-2279
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 GPU 코드 메모리에 적용할 수 있는 CUDA 메모리 페이지 스캔 및 CUDA 함수 위치 탐색 방법이 개시된다. 컴퓨터로 구현되는 GPU 코드 메모리 접근 방법은, GPU에서 동작하는 범용 프로그램인 CUDA(compute unified device architecture) 프로그램이 실행 중인 상황에서 GPU 메모리의 접근 권한을 획득하는 단계; 및 상기 GPU 메모리 상에 존재하는 상기 CUDA 프로그램의 기본 단위인 CUDA 함수를 검색하는 단계를 포함할 수 있다.
Int. CL G06F 12/14 (2006.01.01) G06F 21/56 (2013.01.01)
CPC G06F 12/1416(2013.01) G06F 12/1416(2013.01) G06F 12/1416(2013.01)
출원번호/일자 1020180131222 (2018.10.30)
출원인 한국과학기술원
등록번호/일자
공개번호/일자 10-2020-0048773 (2020.05.08) 문서열기
공고번호/일자 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분 신규
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2018.10.30)
심사청구항수 11

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 차상길 대전광역시 유성구
2 박상옥 대전광역시 유성구
3 권오민 대전광역시 유성구
4 김용곤 대전광역시 유성구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 양성보 대한민국 서울특별시 강남구 선릉로***길 ** (논현동) 삼성빌딩 *층(피앤티특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 한국과학기술원 대한민국 대전광역시 유성구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2018.10.30 수리 (Accepted) 1-1-2018-1074919-59
2 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2019.04.24 수리 (Accepted) 4-1-2019-5081392-49
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2019.11.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 심사처리보류(연기)보고서
Report of Deferment (Postponement) of Processing of Examination
2020.01.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0004657-67
5 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.02.10 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2020-0023566-01
6 의견제출통지서
Notification of reason for refusal
2020.02.28 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0154643-89
7 [명세서등 보정]보정서
[Amendment to Description, etc.] Amendment
2020.03.04 보정승인간주 (Regarded as an acceptance of amendment) 1-1-2020-0228813-66
8 [거절이유 등 통지에 따른 의견]의견(답변, 소명)서
[Opinion according to the Notification of Reasons for Refusal] Written Opinion(Written Reply, Written Substantiation)
2020.03.04 수리 (Accepted) 1-1-2020-0228812-10
9 등록결정서
Decision to grant
2020.04.29 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2020-0302187-43
10 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.05.15 수리 (Accepted) 4-1-2020-5108396-12
11 출원인정보변경(경정)신고서
Notification of change of applicant's information
2020.06.12 수리 (Accepted) 4-1-2020-5131486-63
번호, 청구항의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 청구항 표입니다.
번호 청구항
1 1
컴퓨터로 구현되는 GPU 코드 메모리 접근 방법에 있어서,GPU에서 동작하는 범용 프로그램인 CUDA(compute unified device architecture) 프로그램이 실행 중인 상황에서 GPU 메모리의 접근 권한을 획득하는 단계; 및상기 GPU 메모리 상에 존재하는 상기 CUDA 프로그램의 기본 단위인 CUDA 함수를 검색하는 단계를 포함하고,상기 검색하는 단계는,상기 GPU 메모리의 코드페이지 시작위치부터 함수 종료 패턴을 검색하는 단계;상기 함수 종료 패턴에 해당되는 마지막 위치까지의 함수 코드를 추출하여 암호화 해시값을 계산하는 단계; 및상기 계산된 해시값이 미리 정해진 해시값과 일치하면 CUDA 함수 검색 프로세스를 종료하는 단계를 포함하는 GPU 코드 메모리 접근 방법
2 2
삭제
3 3
제1항에 있어서,상기 함수 종료 패턴은 분기 명령어인 BRA -8인 것을 특징으로 하는 GPU 코드 메모리 접근 방법
4 4
제1항에 있어서,상기 함수 종료 패턴은 컨트롤 코드 뒤에 분기 명령어인 BRA -16이 존재하는 경우인 것을 특징으로 하는 GPU 코드 메모리 접근 방법
5 5
삭제
6 6
컴퓨터로 구현되는 GPU 코드 메모리 접근 방법에 있어서,악성 프로그램이 설치된 상황에서 악성 CUDA(compute unified device architecture) 프로그램과 MPS(multi-process service) 툴이 실행됨에 따라,GPU에서 동작하는 CUDA 프로그램을 종료시키지 않도록 상기 악성 CUDA 프로그램과 상기 MPS 툴을 통해 빈 GPU 코드 메모리를 새로운 CUDA 프로세스로 채우는 방식을 통해 GPU 메모리 페이지를 스캔하는 단계를 포함하는 GPU 코드 메모리 접근 방법
7 7
제6항에 있어서,상기 스캔하는 단계는,상기 악성 CUDA 프로그램으로 새로운 CUDA 프로세스를 생성하는 단계; 및새로운 CUDA 프로세스의 생성에 따라 메모리 부족(out-of-memory)이 발생하는 시점에 상기 악성 CUDA 프로그램에서 GPU 메모리에 접근하여 상기 GPU 메모리 상에 존재하는 CUDA 함수를 검색하는 단계를 포함하는 GPU 코드 메모리 접근 방법
8 8
제7항에 있어서,상기 생성하는 단계는,CUDA 함수인 cuCtxCreate를 사용하여 새로운 CUDA 프로세스를 생성하는 것을 특징으로 하는 GPU 코드 메모리 접근 방법
9 9
제7항에 있어서,상기 검색하는 단계는,새로운 CUDA 프로세스에 대해 할당된 코드페이지에 대한 정보를 확인하여 확인된 정보를 바탕으로 GPU 메모리에 접근하는 단계를 포함하는 GPU 코드 메모리 접근 방법
10 10
제7항에 있어서,상기 검색하는 단계는,상기 GPU 메모리의 코드페이지 시작위치부터 함수 종료 패턴을 검색하는 단계;상기 함수 종료 패턴에 해당되는 마지막 위치까지의 함수 코드를 추출하여 암호화 해시값을 계산하는 단계; 및상기 계산된 해시값이 미리 정해진 해시값과 일치하면 CUDA 함수 검색 프로세스를 종료하는 단계를 포함하는 GPU 코드 메모리 접근 방법
11 11
컴퓨터 시스템에 있어서,메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는,GPU에서 동작하는 범용 프로그램인 CUDA 프로그램이 실행 중인 상황에서 GPU 메모리의 접근 권한을 획득하고,상기 GPU 메모리 상에 존재하는 상기 CUDA 프로그램의 기본 단위인 CUDA 함수를 검색하고,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 GPU 메모리의 코드페이지 시작위치부터 함수 종료 패턴을 검색하고,상기 함수 종료 패턴에 해당되는 마지막 위치까지의 함수 코드를 추출하여 암호화 해시값을 계산하고,상기 계산된 해시값이 미리 정해진 해시값과 일치하면 CUDA 함수 검색 프로세스를 종료하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템
12 12
삭제
13 13
컴퓨터 시스템에 있어서,메모리에 포함된 컴퓨터 판독가능한 명령들을 실행하도록 구성된 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 적어도 하나의 프로세서는,악성 프로그램이 설치된 상황에서 악성 CUDA 프로그램과 MPS 툴이 실행됨에 따라,GPU에서 동작하는 CUDA 프로그램을 종료시키지 않도록 상기 악성 CUDA 프로그램과 상기 MPS 툴을 통해 빈 GPU 코드 메모리를 새로운 CUDA 프로세스로 채우는 방식을 통해 GPU 메모리 페이지를 스캔하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템
14 14
제13항에 있어서,상기 적어도 하나의 프로세서는,상기 악성 CUDA 프로그램으로 새로운 CUDA 프로세스를 생성하고,새로운 CUDA 프로세스의 생성에 따라 메모리 부족(out-of-memory)이 발생하는 시점에 현재 할당된 코드페이지에 대한 정보를 확인하고,상기 악성 CUDA 프로그램에서 상기 확인된 정보를 바탕으로 GPU 메모리에 접근하여 상기 GPU 메모리 상에 존재하는 CUDA 함수를 검색하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 한국과학기술원 정보보호핵심원천기술개발(정진) 바이너리 코드 분석을 통한 자동화된 역공학 및 취약점 탐지 기반기술 개발