이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
보안 스터디에서 CTF 바이너리 분석 과제를 처음 접하며 도구 활용을 익혔습니다. 주로 Ghidra로 역어셈블리 결과를 확인하고, 동적 분석이 필요한 경우 GDB + pwndbg 조합으로 실행 흐름을 추적했습니다. Ghidra는 디컴파일 품질이 좋아 함수 구조를 빠르게 파악할 수 있었고, pwndbg는 스택·레지스터 상태를 시각적으로 보여줘 버퍼 오버플로우 취약점 분석에 유용했습니다. 처음에는 어셈블리 해석이 낯설어서 자주 쓰이는 패턴을 노트로 정리했고, 3개월 뒤에는 기본 스택 기반 취약점을 독립적으로 분석할 수 있게 됐습니다. 도구 선택보다 분석 목적을 먼저 정의하는 것이 바이너리 분석의 출발점이라고 배웠습니다.
바이너리 분석에서 도구를 쓴다는 것과 원하는 결과를 얻는다는 것이 다르다는 걸 CTF에서 배웠습니다. Ghidra로 역어셈블한 결과를 보는 것은 빠른데, 어느 함수가 실제 취약점 경로인지를 찾는 데 처음엔 몇 시간씩 걸렸습니다. 이후엔 GDB로 실제 실행 중에 브레이크포인트를 잡아 값이 어떻게 바뀌는지를 추적하는 방식으로 정적+동적 분석을 병행했습니다. 5번째 CTF부터는 정적 분석에서 의심되는 함수를 먼저 추리고 동적으로 검증하는 순서가 굳어졌고, 평균 분석 시간이 초반보다 3분의 1 수준으로 줄었습니다. 익스플로잇 재현에 성공한 뒤엔 같은 바이너리 환경에서 재현 절차를 다른 사람이 따라할 수 있는 수준으로 기록해두는 습관이 생겼습니다.
바이너리 분석에서 정적 분석만으로 이해하기 어려운 케이스에서 Frida를 처음 써봤습니다. 난독화된 바이너리는 Ghidra로 역어셈블해도 함수 이름이 숫자로만 나오고 제어 흐름을 따라가기 어려웠습니다. Frida를 써서 함수 호출 시점에 파라미터와 반환값을 로깅하는 스크립트를 짰더니, 실제 실행 중에 어떤 값이 오가는지가 바로 보였습니다. 런타임에서 API를 후킹해 반환값을 변조하는 방식으로 특정 분기를 강제로 타는 테스트도 할 수 있었습니다. 정적 분석이 지도 읽기라면 Frida는 현장에서 직접 확인하는 도구라는 감각이 생겼습니다. 정적·동적 분석을 병행하면 한 쪽만 쓸 때 보이지 않는 부분이 채워진다는 걸 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 넷마블 정보보안 담당 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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