Code Analysis Dynamic Analysis

`동적 코드 분석` 이해하기

소프트웨어를 개발할 때 코드 품질과 보안을 보장하는 것은 매우 중요합니다. 높은 기준을 유지하기 위한 한 가지 중요한 측면은 코드 분석이며, 이는 정적 분석과 동적 분석으로 구분될 수 있습니다. 이 블로그 포스트에서는 동적 코드 분석의 개념을 깊이 탐구하고 정적 분석과의 차이점을 살펴보며, 장점과 도전 과제를 밝혀내겠습니다.

동적 코드 분석이란?

동적 코드 분석은 소프트웨어가 실행될 때 소프트웨어를 분석하고, 시스템의 실제 성능과 행동에 따라 실시간으로 데이터를 캡처하는 방법을 말합니다. 소스 코드를 실행하지 않고 검토하는 정적 분석과 달리, 동적 분석은 시스템 실행에 기반합니다. 이는 개발자가 코드가 실제 입력 및 사용자 상호작용에서 어떻게 작동하는지를 관찰할 수 있게 하여 그 기능과 잠재적인 결함에 대한 귀중한 통찰력을 제공합니다.

주요 차이점: 동적 분석 vs. 정적 분석

정적 분석과 동적 분석의 주요 차이점은 접근 방식에 있습니다:

정적 코드 분석: 코드를 실행하지 않고 소스 코드에 집중합니다. 코드를 기반으로 코딩 표준 위반, 버그 및 잠재적 취약점을 식별하는 것을 목표로 합니다.
동적 코드 분석: 코드를 실행하고 그 행동을 모니터링하여 정적 방식으로는 명백하지 않을 수 있는 문제를 발견합니다.

동적 코드 분석의 장점

동적 분석은 소프트웨어 개발 및 테스트 프로세스를 향상시킬 수 있는 몇 가지 장점을 제공합니다:

복잡한 종속성 탐지: 정적 분석으로는 종종 탐지할 수 없는 종속성을 밝혀낼 수 있습니다. 예를 들어 리플렉션, 의존성 주입 및 다형성이 동적 종속성을 생성할 수 있으며, 이는 실행 중에만 드러납니다.
시간 기반 정보 수집: 동적 분석은 시간 기반 데이터를 수집할 수 있어, 소프트웨어가 일정 기간 동안 환경과 어떻게 상호작용하는지를 반영합니다.
실제 입력 상호작용: 이 방법은 실제 입력 데이터를 다루므로, 애플리케이션이 실제 시나리오에 어떻게 반응하는지를 이해하는 것이 가능합니다. 정적 분석은 다양한 사용자 상호작용, 파일 입력 또는 웹 요청을 예측하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.

동적 코드 분석의 단점

장점에도 불구하고 동적 분석은 몇 가지 단점이 있습니다:

성능 영향: 동적 분석 과정은 실행을 모니터링하는 오버헤드로 인해 때때로 애플리케이션 성능을 저하시킬 수 있습니다.
커버리지 한계: 소스 코드의 완전한 커버리지를 보장할 수 없습니다. 동적 분석이 특정 사용자 상호작용이나 자동화된 테스트에 기반하기 때문에 코드의 일부는 실행되거나 테스트되지 않을 수 있습니다.

추가 통찰

동적 코드 분석 도구는 다양하며, 디버거는 가장 잘 알려진 도구 중 하나입니다. 이 분야는 계속 발전하고 있으며, 연구자들은 동적 분석을 통해 소프트웨어 시스템에 대한 깊은 이해를 도모하는 방법을 활발히 탐구하고 있습니다.

더 깊이 탐구하고자 하는 분들을 위해, 동적 분석 방법론의 발전을 다루는 의존성 분석에 초점을 맞춘 연례 워크숍도 있습니다.