Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2020.05a
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  • Pages.582-584
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  • 2020
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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A Study on the Application of Artificial Intelligence in Symbolic Execution: Usage in fuzzing and vulnerability detection

기호 실행에서의 인공 지능 적용에 대한 연구: 퍼징과 취약점 탐지에서의 활용

  • Ha, Whoi Ree (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University) ;
  • Ahn, Sunwoo (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University) ;
  • Kim, Hyunjun (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University) ;
  • Paek, Yunheung (Dept. of Electrical and Computer Engineering and Inter-University Semiconductor Research Center (ISRC), Seoul National University)
  • 하회리 (서울대학교 전기,정보공학부, 반도체공동연구소) ;
  • 안선우 (서울대학교 전기,정보공학부, 반도체공동연구소) ;
  • 김현준 (서울대학교 전기,정보공학부, 반도체공동연구소) ;
  • 백윤흥 (서울대학교 전기,정보공학부, 반도체공동연구소)
  • Published : 2020.05.29
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Abstract

기호 실행 (symbolic execution)은 프로그램을 특정 상태로 구동하는 입력 값을 찾는 코드 분석기법이다. 이를 사용하면 자동화 소프트웨어 테스트 기법인 퍼징 (fuzzing)을 훨씬 효율적으로 사용하여 더 많은 보안 취약점을 찾을 수 있지만, 기호 실행의 한계점으로 인하여 쉽게 적용할 수 없었다. 이를 해결하기 위해 인공 지능을 활용한 방법을 소개하겠다.

Keywords