모듈형 바이너리 함수 식별 체계의 개발

Abstract

수십 년간의 바이너리 함수 식별에 대한 연구에도 불구하고, 각 도구들이 사용하는 전략에 대해서는 거의 조사가 되지 않았다. 이는 그러한 전략들이 기계 학습 알고리즘이나 정적 분석 알고리즘과 같은 다른 기술에 비해 중요하지 않다고 여겨졌기 때문이다. 본 연구에서는 이전 연구에서 사용한 기존의 전략들을 체계적으로 분석하고, 기존 지식의 장점을 최대한으로 활용할 수 있는 참신한 방법을 제시한다. 이를 위해 본 연구에 서는 가벼운 바이너리 함수 식별 도구인 Frep 을 설계 및 구현한다. 또한 실험을 통해 Frep 이 속도와 정확성 측면에서 IDA Pro, Ghidra, Binary Ninja, Nucleus, 그리고 DeepDi 를 포함한 최신 도구들의 성능을 넘어선다는 것을 보여준다. 또, 후속 연구의 증진을 위해 본 연구로부터 개발된 도구를 오픈소스화한다.