• Review of KIISC
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• v.23 no.2
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• pp.14-20
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• 2013

2011년부터 모바일 악성코드가 급격하게 증가하는 상황 속에서 2012년 말부터는 국내(한국)의 특성에 맞춘 모바일 악성코드들이 끊임없이 발생되고 있고 실질적 피해 또한 계속 발생되고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 모바일 악성코드들의 진화 과정, 모바일 악성코드의 특징, 모바일 악성코드의 분류에 대해서 다루며 모바일 악성코드가 이용하는 기술적 전략과 행위 그리고 사회공학적 기법들을 다룬다. 또한 모바일 악성코드가 제작되어 지고 있는 목적이 무엇인지 실제 피해 사례 분석을 통해 알아보고 어떻게 모바일 악성코드를 진단할 것인지를 살펴본다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.4B
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• pp.599-609
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• 2010

Korean government has recently abrogated WIPI policy to open domestic mobile phone market to the world, which may result in the influx of foreign smart phones. This circumstance has given users more wide range of choices to buy a product and also has brought benefit to buy mobile phone cheaply. On the other hands, this change might have brought potential danger of mobile malware incidents which have only occurred in foreign countries. There are standardized analysis methods and response guides for computer malwares, not but for mobile malwares in our country. In this paper, we introduce existing mobile malwares and available tools for their analysis. Considering domestic circumstances which might not be properly protected against mobile malwares, we propose analysis methods and response guide of mobile malwares.

• Review of KIISC
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• v.19 no.6
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• pp.41-48
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• 2009

최근 국내는 물론 전 세계적으로 스마트폰을 이용한 인터넷 이용인구의 증가에 따라 스마트폰과 모바일 악성코드에 대한 관심이 높아지고 있으며, 해외에서는 심비안, 윈도우 모바일이 탑재된 스마트폰을 대상으로 600여종의 모바일 악성 코드가 발생하고 있어 이에 대한 대응이 필요하다. 따라서 본 고에서는 국내 모바일 악성코드의 발생에 대비하기 위하여 해외 현황 및 주요 침해사고 유형에 대해서 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.984-987
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• 2011

모바일 보안이 이슈화 됨에 따라 안티 바이러스 소프트웨어를 제공하는 벤더들은 시그니쳐 기반의 모바일 안티 바이러스 제품들을 제공하고 있다. 시그니쳐 기반의 악성코드 탐지 방식은 새로운 방식의 악성코드를 탐지 하지 못하는 단점 때문에, 악성코드 행위 자체를 분석하는 악성코드 동적 및 혼합분석이 연구되고 있다. 본 논문에서는 자원의 제약이 있는 모바일 플랫폼에서 동적 행위 분석 및 정적분석을 혼합한 혼합 분석을 클라우드 환경에서 처리하는 프레임워크를 제안하고자 한다.

• Review of KIISC
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• v.21 no.1
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• pp.11-18
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• 2011

국내외 스마트폰 가입자 수의 폭발적인 증가는 스마트폰을 활용한 소설미디어 산업, 생활 밀착형 어플리케이션 개발산업, 모바일 광고 및 미디어 산업 등 관련 산업의 활성화를 이끌고 있으며, 정부 및 민간 기업에서도 스마트폰을 활용한 모바일 오피스 도입에 관심을 기울이고 있다. 그러나 '손안의 PC'로 불리는 스마트폰은 기존 PC가 가지고 있던 보안 위협 문제들도 내재하고 있으면서 무선인터넷 환경, OS 플랫폼의 개방성, 오픈마켓의 위험성, 도난 및 분실, 위치정보 노출 등의 신규 보안 위협도 존재하기 때문에 이런 취약성들을 활용한 새로운 모바일 악성코드들의 출현될 가능성이 더욱 커졌다. 따라서 본 논문에서는 현재까지 발생한 국내외 모바일 악성코드의 현황을 살펴보고, 2010년에 출현하였던 모바일 악성코드들의 주요 사례를 분석함으로써, 최근 악성코드들의 동향과 향후 전망에 대하여 기술하고자 한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.28 no.3
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• pp.39-46
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• 2013

스마트폰은 언제 어디서나 이용 가능한 소형 컴퓨터로 진화함으로써, 해커들의 주요 공격 타깃이 되고 있다. 해커는 스마트폰에 설치된 악성코드를 통해 개인정보를 탈취할 수 있을 뿐만 아니라, 휴대폰 소액 결제 및 프리미엄 SMS 서비스를 이용하여 금전적 이득을 취할 수 있다. 악성코드에 감염된 스마트폰으로부터 얻을 수 있는 이러한 이득과 함께 모바일 악성코드는 그 수가 급속히 증가하고 있다. 특히, 안드로이드 마켓의 개방성과 안드로이드 단말의 높은 시장 점유율은 악성코드의 유포를 용이하게 하며, 이러한 이유로 모바일 악성코드의 대부분은 안드로이드 단말을 공격 대상으로 삼고 있다. 본고에서는 이렇게 급속히 증가하고 있는 안드로이드 기반 모바일 악성코드의 특징을 살펴보고, 이들을 탐지하기 위하여 연구되고 있는 다양한 보안 기법들을 소개하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.01a
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• pp.153-154
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• 2018

전 세계 모바일 게임 소비 시장의 증가와 사용자들이 지속적으로 증가하는 반면 랜섬웨어와 같은 악성 프로그램들이 악의적인 목적을 위하여 모바일게임 시장에 피해를 주는 사례들도 지속적으로 증가하는 것도 사실이다. 본 논문에서는 모바일 게임을 이용한 악성코드 위협으로부터 보호하기 위하여 4차 산업의 가장 핵심 기술인 인공지능의 학습기술에 악성코드 분석기술을 연계시켜 새로운 모바일 악성코드 탐지와 속도를 향상시키는 기술의 필요성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.771-773
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• 2013

모바일 단말은 다양한 서비스와 컨텐츠를 지원하지만, 최근 모바일 악성코드의 급증으로 인하여 사용자에게 개인 정보 유출, 요금 과다 등의 피해를 초래하고 있다. 특히, 안드로이드 플랫폼은 오픈 플랫폼으로서 공격자들이 악성코드를 배포하기에 유리한 환경을 가지고 있어 시그니처/행위기반 분석방법을 통한 악성코드 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 악성코드를 탐지하기 위한 Feature를 선정하였다. 또한 SVM(Support Vector Machine) 기계학습 알고리즘을 통하여 악성코드 탐지성능을 분석하고 우수성을 검증하였다.

• Convergence Security Journal
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• v.10 no.1
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• pp.1-8
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• 2010

Recently, the number of internet users using smartphone is increasing worldwide, and the interest in the smartphone malware is increasing. Especially, since mobile malware are occurring to the smartphones using Symbian or Windows Mobiles in the abroad, it is necessary to have an action plan against these mal wares. This paper describes the possible security threat through the analysis of the mal wares occurred after 2004. Also we present a model for the future propagation prevention system which can cope with domestic smartphone mal wares.

• Convergence Security Journal
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• v.14 no.4
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• pp.19-26
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• 2014

Mobile malicious code is typically spread by the worm, and although modeling techniques to analyze the dispersion characteristics of the worms have been proposed, only macroscopic analysis was possible while there are limitations in predicting on certain viruses and malicious code. In this paper, prediction methods have been proposed which was based on Markov chain and is able to predict the occurrence of future malicious code by utilizing the past malicious code data. The average value of the malicious code to be applied to the prediction model of Markov chain model was applied by classifying into three categories of the total average, the last year average, and the recent average (6 months), and it was verified that malicious code prediction possibility could be increased by comparing the predicted values obtained through applying, and applying the recent average (6 months).