이미지 Localization과 딥러닝 분류 기법을 활용한 스마트 컨트랙트 재진입 공격 취약점 위치 탐지 방법 = Smart contract reentrancy attack vulnerability location detection using image localization and deep learning classification techniques
저자
발행사항
부산 : 부산대학교 대학원, 2021
학위논문사항
학위논문(석사)-- 부산대학교 대학원 : 정보융합공학과 컴퓨터공학전공 2021. 2
발행연도
2021
작성언어
한국어
주제어
DDC
004.36 판사항(23)
발행국(도시)
부산
형태사항
iii, 44 장 : 삽화, 표 ; 30 cm
일반주기명
지도교수: 최윤호
참고문헌: 장 37-42
UCI식별코드
I804:21016-000000148758
DOI식별코드
소장기관
블록체인과 스마트 컨트랙트 기술의 등장이후, 이를 활용하기 위한 학계와 산업계의 연구가 이어지고 있다. 블록체인 위에서 동작하는 스마트 컨트랙트는 자동화된 계약을 제 3자 없이 제공해줄 수 있다는 점에서 많은 주목을 받고 있지만, 기존의 프로그래밍 언어에서 존재하지 않았던 새로운 보안 공격의 등장으로 사용자들은 자산의 위협을 받고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 스마트 컨트랙트 개발자들은 취약점 탐지 도구들을 활용하여 사전에 보안 취약점을 점검하고 이를 제거하는 것이 요구되며, 사용자들 또한 자신이 사용하려는 스마트 컨트랙트를 사전에 점검해보고 사용할 것이 요구된다. 하지만 기존의 취약점 탐지 도구들은 대부분 기호 실행 기반으로, 코드 길이에 따라 취약점 점검에 많은 시간이 소요된다는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 빠르고 일정한 시간의 탐지 속도를 제공해주는 머신러닝 기반의 취약점 탐지 기법들이 제안되고 있으나, 머신러닝 기법을 사용 시에 취약점의 위치를 알기 어렵다는 단점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 딥러닝 및 이미지 Localization 기반의 재진입 공격 탐지 기법을 제안한다. 제안 기법은 딥러닝을 통해 빠르고 일정한 시간 내에 재진입 공격 취약점을 식별하고, 비지도 학습 기반의 이미지 Localization을 사용하여 재진입 공격 취약점이 있는 코드의 위치를 제안해준다. 제안하는 기법은 각 실험에서 93%와 95%의 정확도를 보이며, 각 도구들과 비교해 최소 20배에서 최대 721배 빠른 속도인 0.4초와 0.38초의 평균 탐지 속도를 보인다.
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