각 분야별 기술을 자세히 소개해드립니다.
| 기술명 | 소프트웨어 취약점 분석 장치 및 방법 | |||
| 기술요약 |
▷ 본 발명은 소프트웨어에 포함된 취약점(vulnerability)을 분석하기 위한 기술임
▷ 소프트웨어 취약점 분석 장치는 소프트웨어 바이너리 파일에 대한 특징 정보를 추출하고, 인공 신경망 기반의 취약점 예측 모델을 이용하여 특징 정보로부터 소프트웨어 바이너리 파일의 취약 여부를 판단함 ▷ 취약점 예측 모델은 사전 수집된 복수의 바이너리 파일 각각에 대한 특징 정보 및 취약 여부 분류 결과를 이용하여 사전 학습되며, 소프트웨어 바이너리 파일에 대한 특징 정보는 소프트웨어 바이너리 파일이 실행될 때 호출되는 함수들에 대한 정보를 포함함 |
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| 기술분야 | 6T | 대분류 | 적용분야 | |
| IT | 정보통신 | 보안분야 |
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| 발명자 | 성명 | 소속학과 | 대표연구분야 | 연구실 |
| 윤주범 | 정보보호학과 | 인공지능 보안, 시스템 보안, 네트워크 보안 |
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| 관련지재권 정보 | 발명의 명칭 | 출원번호 | 등록번호 | |
| 소프트웨어 취약점 예측 모델 학습 장치 및 방법, 소프트웨어 취약점 분석 장치 및 방법 | 10-2018-0142533 | 10-1963756 |
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| 기술명 | |
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| 소프트웨어 취약점 분석 장치 및 방법 | |
| 기술요약 | |
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▷ 본 발명은 소프트웨어에 포함된 취약점(vulnerability)을 분석하기 위한 기술임
▷ 소프트웨어 취약점 분석 장치는 소프트웨어 바이너리 파일에 대한 특징 정보를 추출하고, 인공 신경망 기반의 취약점 예측 모델을 이용하여 특징 정보로부터 소프트웨어 바이너리 파일의 취약 여부를 판단함 ▷ 취약점 예측 모델은 사전 수집된 복수의 바이너리 파일 각각에 대한 특징 정보 및 취약 여부 분류 결과를 이용하여 사전 학습되며, 소프트웨어 바이너리 파일에 대한 특징 정보는 소프트웨어 바이너리 파일이 실행될 때 호출되는 함수들에 대한 정보를 포함함 |
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| 기술분야 | |
| 6T | 대분류 |
| IT | 정보통신 |
| 중분류 | 소분류 |
| 보안분야 |
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| 발명자 | |
| 성명 | 소속학과 |
| 윤주범 | 정보보호학과 |
| 대표연구분야 | 연구실 |
| 인공지능 보안, 시스템 보안, 네트워크 보안 |
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| 관련지재권 정보 | |
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발명의 명칭
등록번호
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출원번호
특허공보
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소프트웨어 취약점 예측 모델 학습 장치 및 방법, 소프트웨어 취약점 분석 장치 및 방법
10-1963756
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