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차량 임베디드 시스템 - 이종 바이너리 분석 (Heterogeneous Binary Analysis)
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차량 임베디드 시스템 - 이종 바이너리 분석 (Heterogeneous Binary Analysis)

Heterogeneous Binary Analysis for Vehicle Embedded Systems

국가연구개발사업
Vehicle SecurityIVIBinary AnalysisVulnerability DetectionEmbedded Systems

차량의 IVI(In-Vehicle Infotainment) 시스템은 제조사와 차량 모델별로 서로 다른 아키텍처를 사용합니다. 동일한 취약점을 가진 소프트웨어가 서로 다른 프로세서를 사용하는 이종(heterogeneous) 시스템들에 배포되어 있기 때문에, 동일 취약점을 매번 재분석하는 비효율을 해결하기 위해 효율적인 분석 및 탐지 기법이 필요합니다.

오픈소스 코드 → 컴파일 환경 변화 → 이종 바이너리 → LLVM IR 중간 언어 변환 → ML/DL 기반 취약 함수 패턴 매칭 파이프라인
오픈소스 코드 → 컴파일 환경 변화 → 이종 바이너리 → LLVM IR 중간 언어 변환 → ML/DL 기반 취약 함수 패턴 매칭 파이프라인

핵심 아이디어

  • NVD/CWE 등 공개 취약점 DB로부터 학습 데이터셋 구축
  • 크로스 컴파일 환경에서 동일 함수의 다양한 이종 바이너리 생성
  • LLVM IR 기반 중간 표현으로 정규화하여 아키텍처 비종속성 확보
  • 딥러닝 모델로 취약 함수 패턴 자동 탐지

이 기법을 통해 한 번의 분석으로 다수의 이종 바이너리에서 같은 종류의 취약점을 식별할 수 있어, 차량 IVI 보안 분석의 효율성을 대폭 향상시킵니다.