'미리 보는 미래 기술' 흥미로운 IT 연구 프로젝트 10선

2차 취약점을 표적으로 한 연구
독일의 보흠 루르 대학(Ruhr-Universitat Bochum in Germany) 연구원 2명은 지난 해 IDP(Internet Defense Prize)로부터 웹 서버에 은닉하며 공격 시기를 기다리는 위협 요소인 웹 앱의 2차(Second order) 취약점에 대처하는 연구로 5만 달러의 상금을 받았다.

그리고 상금의 주인공인 요하네스 다세와 토르센 홀츠는 이에 관한 내용을 더 자세히 담은 "웹 애플리케이션의 2차 취약점 정적 감지(Static Detection of Second-Order Vulnerabilites in Web Applications)"라는 논문을 발표했다.

이는 취약점이 피해를 초래하기 이전에 정적 코드 분석을 통해 이를 자동 탐지하는 방법을 설명한 논문이다 (2차 취약점은 SQL 주입, 크로스 사이트 스크립팅 등 1차 위협과는 다르다).

서버 패스트패스(Fastpass)
MIT 연구원들은 데이터센터 네트워킹에서 대기행렬 길이를 거의 없애는 기술을 발명했다고 발표했다. 이 패스트패스(Fastpass)라는 기술은 중앙화된 아비터(Arbiter)를 이용해 네트워크 트래픽을 총체적으로 분석하고, 이 분석을 바탕으로 라우팅 경로를 결정한다.

이는 현재 많이 사용되고 있는 분산된 방식의 프로토콜과 차이가 있다. 페이스북 데이터센터에서의 실험은 8 코어의 패스트패스 아비터를 이용해 초당 2.2 테라비트의 데이터를 전송하는 네트워크를 관리할 수 있음을 입증해 보였다.

그러나 논문의 공동 저자인 하리 발라크리슈넌 교수는 "네트워크 지연 문제에 대한 직관적인 솔루션은 아니다. 이것이 좋은 아이디어인지는 확실하지 않다"라고 인정했다.

패스트패스 기술은 여러 코어에서의 전송 시기를 계산하는데 필요한 프로세싱 파워를 분할하는 새로운 방법이 요점이다. 패스트패스는 근원지와 도착지 쌍이 아닌 타임 슬롯을 기준으로 워크로드를 구성한다. 각 코어가 각자의 타임 슬롯을 갖게 된다. 찾을 수 있는 첫 번째 프리 서버에 스케줄을 요청하고, 나머지는 다음 코어로 이동시킨다. 이런 식으로 계속 반복된다.

검열 상태를 파악
조지아 공과대학(Georgia Tech)의 연구원들은 웹사이트 운영자가 검열(Censorship) 대상 사이트인지를 손쉽게 파악하고, 액세스 제한 등을 우회하는 방법을 찾게끔 도움을 주는 기술을 연구하고 있다.

오픈소스인 Encore(Enabling Lightweight Measurements of Censorship with Cross-Origin Requests)툴 이용을 위해서는 웹사이트 운영자가 먼저 자신의 사이트에 코드 한 줄을 설치해야 한다.

그러면 연구원들은 이들 사이트의 방문자가 검열이 이뤄지고 있는 국가에서 다른 사이트를 방문하지 못하도록 차단되어 있는 사용자인지 판단할 수 있다. 연구원들은 크고 작은 웹사이트를 등록시키기 희망하고 있으며, 현재 10여개 웹사이트에서 툴이 실행되고 있다.

페이지가 로딩되면 배경에서 코드가 실행된다. 조지아 공대 연구원들은 이 툴이 최종 사용자나 웹사이트의 성능 저하를 초래하지 않는다고 주장하며, 또 웹 활동을 추적하지도 않는다고 덧붙였다.

프로젝트를 주도하고 있는 박사 과정 샘 버넷은 "웹 검열이 문제가 되는 국가와 사용자가 증가하고 있는 추세다. 검열을 받는 사이트와 서비스에 관한 정확한 데이터를 수집하면 사용자에게 인터넷 규제와 통제와 관련된 미래의 인터넷 정책, 영향에 관해 알리는데 도움이 된다"라고 말했다.

엑셀의 오류 점검
메사추세츠 주립대학 앰허스트의 연구원들은 액셀 스프레드시트의 오류를 파악할 수 있는 체크셀(CheckCell)이라는 툴을 발표했다. 연구원들은 대다수 스프레드시트에는 오류가 있다고 주장한다. 그리고 이는 학생들의 성적을 잘못 책정하거나, 잘못된 연구 데이터를 사실로 받아들이는 등 심각한 문제를 초래할 수 있다고 설명하고 있다.

깃허브(GitGub)에서 무료로 다운로드 받을 수 있는 엑셀 플러그인인 체크셀은 마이크로소프트 리서치(Microsoft Research)의 지원을 받아 개발된 툴이다.

연구원들이 엑셀의 오류를 정확히 찾기 위해 사용한 기법은 스프레드시트를 만든 사람이 다시 한 번 점검을 할 수 있도록 수상쩍은 데이터 포인트를 표시하는 '비정상 기준점(a threshold of unusualness)'이란 방법을 사용하고 있다.

이런 데이터 디버깅 기법은 단순한 테스트, 정적인 분석에서 초래되는 단점을 극복할 수 있다.

연구팀은 빅데이터에 이를 적용하는 방법 또한 연구할 계획이다.

뛰어난 시각화를 자랑하는 컴퓨터
일리노이 주립대학 시카고(University of Illinois at Chicago)와 하와이 주립대학(University of Hawaii)의 연구원들은 자연어 요청과 '가리키기' 등 동작에 바탕을 둔 데이터를 쉽게 이해할 수 있는 시각화로 표시하는 '대화' 및 '해석'형 컴퓨터 개발에 목표를 둔 NSF 경진대회에서 30만 달러의 상금을 수상했다.

UIC 전자 시각화 연구소의 앤드류 존슨 소장은 "빅데이터가 부상하면서 시각화를 통한 이해가 더욱 중요해졌다. 시각화는 쌍방향의 다이내믹한 프로세스가 되어야 한다. 우리는 과학자들의 빠른 이해 및 파악을 원한다"고 말했다.

이 기술은 과학자들에게 엑셀의 그래프 데이터 등 기본적인 스프레드시트를 넘어서는 도구를 제공하게 될 것으로 기대되고 있다. 이 프로젝트는 UIC가 앞서 개발한 아티큘레이트(Articulate)라는 시각화 툴에 토대를 두고 있다. ciokr@idg.co.kr