• Title/Summary/Keyword: 소프트웨어 도용

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Software Birthmark Based on k-gram Using Operator Abstraction (연산자 요약을 이용한 k그램 소프트웨어 버스마크)

  • Lee, Kihwa;Woo, Gyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.05a
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    • pp.687-690
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    • 2013
  • 소프트웨어 버스마크 기법은 도용이 의심되는 소프트웨어의 소스 코드를 얻을 수 없을 때 사용할 수 있는 소프트웨어 도용 탐지 기법이다. 이 기법은 프로그램의 바이너리나 자바 클래스 파일에서 프로그램 고유의 특징인 버스마크를 추출한 다음 프로그램간 버스마크 유사도 측정을 통해 도용을 탐지한다. 이 논문에서는 선행 연구된 k그램 버스마크 기법에 연산자 요약이라는 아이디어를 접목한 연산자 요약 k그램 버스마크 기법을 제안한다. 연산자 요약이란 연산자 우선순위가 같은 연산자의 JVM 명령어를 묶어 요약번호로 나타내는 것이다. 연산자 요약 k그램 버스마크 기법은 연산자 요약과 제어 흐름을 고려하여 생성한 연속된 k개의 요약번호 시퀀스 집합을 버스마크로 정의한다. 버스마크를 평가하기 위해 선택 정렬 메소드와 버블 정렬 메소드를 대상으로 신뢰도 실험과 강인도 실험을 하였다. 실험 결과 연산자 요약 k그램 버스마크 기법이 선행 연구된 Tamada 버스마크 기법과 k그램 버스마크 기법보다 높은 신뢰도와 강인도를 보였다.

Detecting Java Class Theft using Static API Trace Birthmark (정적 API 트레이스 버스마크를 이용한 자바 클래스 도용 탐지)

  • Park, Hee-Wan;Choi, Seok-Woo;Lim, Hyun-Il;Han, Tai-Sook
    • Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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    • v.14 no.9
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    • pp.911-915
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    • 2008
  • Software birthmark is the inherent characteristics that can identify a program. In this paper, we propose a Java class theft detection technique based on static API traces of class files. We utilize control flow analysis to increase resilience, and we apply the semi-global alignment trace comparison algorithm to increase credibility. The credibility and resilience experiments for XML parsers show that our birthmark is more efficient than existing birthmarks.

A Functional Unit Dynamic API Birthmark for Windows Programs Code Theft Detection (Windows 프로그램 도용 탐지를 위한 기능 단위 동적 API 버스마크)

  • Choi, Seok-Woo;Cho, Woo-Young;Han, Tai-Sook
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.36 no.9
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    • pp.767-776
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    • 2009
  • A software birthmark is a set of characteristics that are extracted from a program itself to detect code theft. A dynamic API birthmark is extracted from the run-time API call sequences of a program. The dynamic Windows API birthmarks of Tamada et al. are extracted from API call sequences during the startup period of a program. Therefore. the dynamic birthmarks cannot reflect characteristics of main functions of the program. In this paper. we propose a functional unit birthmark(FDAPI) that is defined as API call sequences recorded during the execution of essential functions of a program. To find out that some functional units of a program are copied from an original program. two FDAPIs are extracted by executing the programs with the same input. The FDAPIs are compared using the semi-global alignment algorithm to compute a similarity between two programs. Programs with the same functionality are compared to show credibility of our birthmark. Binary executables that are compiled differently from the same source code are compared to prove resilience of our birthmark. The experimental result shows that our birthmark can detect module theft of software. to which the existing birthmarks of Tamada et al. cannot be applied.

New security requirements for cloud services account fraud (클라우드 서비스 계정도용 방지를 위한 새로운 보안 요구사항)

  • Ahn, Dong-Il;Choi, Jin-Young
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.11a
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    • pp.66-69
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    • 2014
  • 클라우드는 IT를 직접 소유하기 보다 제 3 자가 제공하는 소프트웨어, 플랫폼, 인프라구조 등을 필요에 따라 선택하고 이용하는 방식으로 시스템을 중앙에서 집중 관리하여 규모의 경제를 달성하는 데 용이하지만 해커에게는 더 없이 매력적인 공격 대상이 된다. 아무리 완벽한 보안 설비와 정책을 이행하고 있더라도 사용자의 아이디와 패스워드가 도용 되었을 때 발생되는 문제점은 치명적이다. 본 논문에서는 사용자의 편의성을 보장하면서 계정도용을 방지하기 위한 새로운 보안 요구사항을 제시하고자 한다.

Development of Game Graphics and AI Picture Classification Model for Real-Life Images on CNN (CNN 기반의 실사 이미지에 대한 게임 그래픽과 AI 그림 분류 모델 개발)

  • Seung-Bo Park;Dong-Hwi Cho;Seo-Young Choi;Eun-Ji Kim
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.07a
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    • pp.465-466
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    • 2023
  • AI 기술의 발전으로 AI가 그린 그림과 인간이 직접 그린 그림을 식별하는 것이 어려워졌다. AI 기술을 통해 작품을 특정 화풍으로 그리는 것이 쉬워져 작품 도용과 평가 절하가 증가하고 있으며, AI가 인간과 유사하게 그림을 표현하는 경우 딥페이크 피싱과 같은 악용 사례도 늘어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 그림을 식별하기 위한 인공지능 모델 개발을 목표로 하고 있으며, 데이터셋을 구축하여 인공지능 기술을 활용한 알고리즘을 개발한다. YOLO Segmentation과 CNN을 활용하여 학습을 진행하고, 이를 통해 도용과 딥페이크 피해를 방지하는 프로세스를 제안한다.

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Plagiarism Detection Using Dependency Graph Analysis Specialized for JavaScript (자바스크립트에 특화된 프로그램 종속성 그래프를 이용한 표절 탐지)

  • Kim, Shin-Hyong;Han, Tai-Sook
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.37 no.5
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    • pp.394-402
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    • 2010
  • JavaScript is one of the most popular languages to develope web sites and web applications. Since applicationss written in JavaScript are sent to clients as the original source code, they are easily exposed to plagiarists. Therefore, a method to detect plagiarized JavaScript programs is necessary. The conventional program dependency graph(PDG) based approaches are not suitable to analyze JavaScript programs because they do not reflect dynamic features of JavaScript. They also generate false positives in some cases and show inefficiency with large scale search space. We devise a JavaScript specific PDG(JS PDG) that captures dynamic features of JavaScript and propose a JavaScript plagiarism detection method for precise and fast detection. We evaluate the proposed plagiarism detection method with experiment. Our experiments show that our approach can detect false-positives generated by conventional PDG and can prune the plagiarism search space.

A Study on Similarity Comparison for Detecting Theft of Android Application (안드로이드 앱 도용 탐지를 위한 유사도 비교 연구)

  • Park, Seik;Park, Heekwang;Choi, Sungha;Park, Heewan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.11a
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    • pp.868-871
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    • 2011
  • 소프트웨어 버스마크는 모든 프로그램에 이미 포함되어 있으며 서로 다른 프로그램을 식별하는데 사용될 수 있는 프로그램의 고유한 특징을 말한다. 본 논문에서는 소프트웨어 버스마크를 이용하여 안드로이드 앱 사이의 유사도를 측정하고 코드 도용 탐지에 활용하는 방법을 제안하였고, 다양한 카테고리의 안드로이드 앱에 대한 유사도 비교 실험을 하였다. 먼저, 같은 개발사에서 만든 유사한 프로그램을 대상으로 버스마크 유사도를 측정한 결과 유사도가 매우 높다는 것을 확인하였다. 또한, 서로 다른 개발사에서 만든 유사한 카테고리의 프로그램을 비교하였고 비슷한 프로그램이라도 서로 다른 개발사에서 만든 앱이기 때문에 유사도가 낮다는 것을 확인하였다. 마지막으로, 서로 다른 개발사의 유사한 프로그램들 중에서 유사도가 높게 측정된 경우를 탐지한 실험 결과를 제시하였다. 이러한 유사 앱들은 실제로 공통 클래스를 함께 포함하고 있었다. 실험 결과들을 바탕으로 소프트웨어 버스마크가 안드로이드 앱 사이의 공통 클래스를 탐지하는데 활용될 수 있음을 확인하였고, 더 나아가 안드로이드 앱에서의 코드 도용을 탐지하는 목적으로도 활용될 수 있음을 보여주었다.

Class Splitting Based Watermarking for Preventing Software Theft (소프트웨어 도용 방지를 위한 클래스 분할 기반 워터마킹)

  • Kang, Byengseup;Go, Seokhyang;kim, Juhyung;Park, Heewan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.04a
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    • pp.326-329
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    • 2016
  • 최근 모바일 내비게이션 시장의 양대 강자인 'T맵'과 '김기사'가 송사에 휘말려서 사회적인 이슈가 되었다. 이 사건을 통해서 소프트웨어의 불법 복제 방지 및 개발자의 저작권을 식별하기 위한 워터마킹 기법이 부각되었다. 본 논문에서는 안드로이드 앱의 클래스를 여러개의 클래스로 분할하여 저작권 정보를 삽입하는 클래스 분할 워터마킹 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 워터마킹 기법은 소프트웨어 코드가 도용되었을 때 원저작자의 정보를 확인할 수 있도록 하여 불법 복제 시도를 사전에 예방할 수 있으며, 불법 복제가 의심되었을 때 근거 자료로 사용될 수 있다.

Design and Implementation of Birthmark Technique for Unity Application

  • Heewan Park
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.28 no.7
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    • pp.85-93
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    • 2023
  • Software birthmark refers to a unique feature inherent in software that can be extracted from program binaries even in the absence of the original source code of the program. Like human genetic information, the similarity between programs can be calculated numerically, so it can be used to determine whether software is stolen or copied. In this paper, we propose a new birthmark technique for Android applications developed using Unity. The source codes of Unity-based Android applications use C# language, and since the core logic of the program is included in the DLL module, it must be approached in a different way from normal Android applications. In this paper, a Unity birthmark extraction and comparison system was implemented, and reliability and resilience were evaluated. The use of the Unity birthmark technique proposed in this paper is expected to be effective in preventing illegal copy or code theft of the Unity-based Android applications.

Measuring Similarity of Android Applications Using Method Reference Frequency and Manifest Information (메소드 참조 빈도와 매니페스트 정보를 이용한 안드로이드 애플리케이션들의 유사도 측정)

  • Kim, Gyoosik;Hamedani, Masoud Reyhani;Cho, Seong-je;Kim, Seong Baeg
    • The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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    • v.13 no.3
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    • pp.15-25
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    • 2017
  • As the value and importance of softwares are growing up, software theft and piracy become a much larger problem. To tackle this problem, it is highly required to provide an accurate method for detecting software theft and piracy. Especially, while software theft is relatively easy in the case of Android applications (apps), screening illegal apps has not been properly performed in Android markets. In this paper, we propose a method to effectively measure the similarity between Android apps for detecting software theft at the executable file level. Our proposed method extracts method reference frequency and manifest information through static analysis of executable Android apps as the main features for similarity measurement. Each app is represented as an n-dimensional vectors with the features, and then cosine similarity is utilized as the similarity measure. We demonstrate the effectiveness of our proposed method by evaluating its accuracy in comparison with typical source code-based similarity measurement methods. As a result of the experiments for the Android apps whose source file and executable file are available side by side, we found that our similarity degree measured at the executable file level is almost equivalent to the existing well-known similarity degree measured at the source file level.